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for文は、様々なプログラミング言語で使われている制御構造です。for文に定義している条件から外れるまで、for文内の命令文を繰り返し実行します。

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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データフレームでインデックスをforループする場合のインデックスの指定の仕方

tubo_0105

総合スコア5

for

for文は、様々なプログラミング言語で使われている制御構造です。for文に定義している条件から外れるまで、for文内の命令文を繰り返し実行します。

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2021/10/29 08:58

編集2021/10/29 08:59

前提・実現したいこと

インデックスが文字のデータフレームで、最初でなく途中からforループしたい

イメージ説明

このデータフレームで2012-03-21 04:00:00+00:00からスタートさせたい場合

for timestamp in df.index: if timestamp < df.iloc[2012-03-21 04:00:00+00:00]: continue

みたいなことがしたいのですがdf.iloc[2012-03-21 04:00:00+00:00]の部分をどのように書けばよろしいのでしょうか。
どうぞよろしくお願いいたします。

試したこと

df_kaiasi.iloc[3]
とかやってみたのですが3行の値全部取ってきてしまって。。

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回答1

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ベストアンサー

time列が文字列なら以下のような感じで行を抽出できます。
行位置で抽出したい場合はret = df.iloc[2:,:]という感じでできます。

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'time':[f'2012-03-21 0{i+2}:00:00+00:00' for i in range(5)], 'val':range(5)}) 4#df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) 5df = df.set_index('time') 6 7#ret = df[df.index >= '2012-03-21 04:00:00+00:00'] 8#ret = df[df.index >= pd.to_datetime('2012-03-21 04:00:00+00:00')] 9ret = df.iloc[2:,:] 10print(ret) 11""" 12 val 13time 142012-03-21 04:00:00+00:00 2 152012-03-21 05:00:00+00:00 3 162012-03-21 06:00:00+00:00 4 17"""

投稿2021/10/29 09:15

編集2021/10/29 09:51
can110

総合スコア38341

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tubo_0105

2021/10/29 09:39

本当にすいません、質問の仕方が悪くて 2012-03-21 04:00:00+00:00はわからない前提で 2行目と指定してスタートさせたいのですがどのようにすればよろしいのでしょうか。 ret = df[df.index >= df.iloc[2]] みたいなかんじです。 df.indexがdatetime型 で、df.iloc[2]がstr型で タイプが異なるので比較できないと出てしまって。 df.iloc[2]のインデックスを取ってこれたら比較出来て良いような気がするのですが_(._.)_
can110

2021/10/29 09:52

位置で抽出する方法を記載しました。
tubo_0105

2021/10/29 10:12

本当にありがとうございました!_(._.)_
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