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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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PythonPandasでのデータのカウントについて

_publicnkm

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/10/27 10:35

前提・実現したいこと

PythonのPandasを用いてデータを加工しています。

データ
列|商材
ーーーーーー
1|もも,りんご
2|もも
3|かき,みかん
4|ぶどう,いちご,マンゴー
5|りんご
といった感じに「商材」という列に「カンマ区切り」で複数の値が入っております。
この「商材」という列に入る値のリスト(商材リスト)が存在していて、

列|商材        |もも|りんご|かき|みかん|ぶどう|いちご|マンゴー|キウイ
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
1|もも,りんご     |1 |1  |0 | 0 | 0 | 0 | 0  | 0
2|もも        |1 |0  |0 | 0 | 0 | 0 | 0  | 0
3|かき,みかん     |0 |1  |1 | 1 | 0 | 0 | 0  | 0
4|ぶどう,マンゴー   |0 |0  |0 | 0 | 1 | 0 | 1  | 0
5|りんご       |0 |1  |0 | 0 | 0 | 0 | 0  | 0

このような感じで、
商材のリストをカラムとして、行ごとに商材列に入っている値のフラグを立てたいのですが、どのようにコードを書けば実現出来るのかわからなく困っております。

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ベストアンサー

この「商材」という列に入る値のリスト(商材リスト)が存在していて、

元の商材データには「キウイ」が含まれていませんが、「このような感じで〜」として示されたデータフレームには「キウイ」の列が含まれています。質問文には明記されていませんが、以下の様な「商材リスト」が定義されているのではないでしょうか?

python

1product_list = ['もも', 'りんご', 'かき', 'みかん', 'ぶどう', 'いちご', 'マンゴー', 'キウイ']

もしそうであれば、以下の様にしてもよいかと思います。

python

1import pandas as pd 2 3pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 4 5product_list = [ 6 'もも', 'りんご', 'かき', 'みかん', 'ぶどう', 'いちご', 'マンゴー', 'キウイ', 7] 8 9df = pd.DataFrame({ 10 '商材': [ 11 'もも,りんご', 'もも', 'かき,みかん', 'ぶどう,いちご,マンゴー', 'りんご', 12 ], 13}) 14 15df[product_list] = [ 16 [int(p in df.loc[r, '商材']) for p in product_list] 17 for r in range(len(df)) 18]

print(df.to_markdown(index=False))

商材ももりんごかきみかんぶどういちごマンゴーキウイ
もも,りんご11000000
もも10000000
かき,みかん00110000
ぶどう,いちご,マンゴー00001110
りんご01000000

投稿2021/10/27 11:47

編集2021/10/27 13:07
melian

総合スコア19912

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_publicnkm

2021/10/28 01:04

回答ありがとうございます! 思ってたのこっちでした!汲み取って頂いて本当にありがとうございます。 次からもっと質問文の書き方も工夫したほうが良いなという反省にもなり、大変勉強になりました! ありがとうございます!!
guest

0

以下の様に行います。

python

1>>> print(df) 2 列 商材 30 1 もも,りんご 41 2 もも 52 3 かき,みかん 63 4 ぶどう,いちご,マンゴー 74 5 りんご 8>>> df['商材'] = df['商材'].apply(lambda s: s.split(',')) 9>>> df2 = df.explode('商材').reset_index(drop=True) 10>>> print(df2) 11 列 商材 120 1 もも 131 1 りんご 142 2 もも 153 3 かき 164 3 みかん 175 4 ぶどう 186 4 いちご 197 4 マンゴー 208 5 りんご 21>>> df3 = pd.get_dummies(df2, columns=['商材'],prefix='', prefix_sep='') 22>>> print(df3) 23 列 いちご かき ぶどう みかん もも りんご マンゴー 2400 0 0 0 1 0 0 2510 0 0 0 0 1 0 2620 0 0 0 1 0 0 2730 1 0 0 0 0 0 2840 0 0 1 0 0 0 2950 0 1 0 0 0 0 3061 0 0 0 0 0 0 3170 0 0 0 0 0 1 3280 0 0 0 0 1 0 33>>> df4 = df3.groupby('列').sum().reset_index() 34>>> print(df4) 35 列 いちご かき ぶどう みかん もも りんご マンゴー 3600 0 0 0 1 1 0 3710 0 0 0 1 0 0 3820 1 0 1 0 0 0 3931 0 1 0 0 0 1 4040 0 0 0 0 1 0

詳細については以下をお読みください。

pandasで要素、行、列に関数を適用するmap, applymap, apply
pandasのデータフレームのexplodeメソッドの紹介
pandasでカテゴリ変数をダミー変数に変換(get_dummies)
pandas.DataFrameをGroupByでグルーピングし統計量を算出

投稿2021/10/27 11:09

編集2021/10/27 11:14
ppaul

総合スコア24666

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_publicnkm

2021/10/27 11:34

ありがとうございます!!!!!!!!!!! 同じようにして書いてみたら想像通りのものが出来ました!!! ありがとうございました!!!!!!!!!!!!!!!!
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