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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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2回答

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dfから二つの条件を満たす数値の出現数を知りたい

taihei_._

総合スコア15

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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2021/11/10 14:31

前提・実現したいこと

dfは、以下のような、10年間の波高と周期の時系列データです。
このdfから、出現頻度表を作りたいため、
例えば、波高が00.5mかつ周期が56s、といったような条件を満たす数値の出現数を表示させたいです。
イメージ説明

試したこと

波高、周期のみでの条件による出現数はそれぞれ求められましたが、
二つの条件を満たす波の個数を示す方法がわからないです。

該当のソースコード

import pandas as pd import collections df_list = [pd.read_csv('{i+2010} wavenet-site.csv',header=None, skiprows=1,)[[0,1,2]] for i in range(10)] df=pd.concat([df_list[i] for i in range(10)]) df.columns=["Time (GMT)", "Dominant (peak) wave period (s)", "Significant wave height (Hm0) (m)"] df['Time (GMT)']=pd.to_datetime(df['Time (GMT)']) df=df.set_index("Time (GMT)") b=df["Significant wave height (Hm0) (m)"] print(sum([0< i<=0.25 for i in b])) print(sum([0.25< i<=0.5 for i in b])) print(sum([0.5< i<=0.75 for i in b])) print(sum([0.75< i<=1.0 for i in b])) print(sum([1.0< i<=1.25 for i in b])) print(sum([1.25< i<=1.5 for i in b])) print(sum([1.5< i<=1.75 for i in b])) print(sum([1.75< i<=2.0 for i in b])) print(sum([2.0< i<=2.25 for i in b])) print(sum([2.25< i<=2.5 for i in b])) print(sum([2.5< i<=2.75 for i in b])) print(sum([2.75< i<=3.0 for i in b])) print(sum([3.0< i<=3.25 for i in b])) print(sum([3.25< i<=3.5 for i in b])) print(sum([3.5< i<=3.75 for i in b])) print(sum([3.75< i<=4.0 for i in b])) print(sum([4.0< i<=4.25 for i in b])) print(sum([4.25< i<=4.5 for i in b])) print(sum([4.5< i<=4.75 for i in b])) print(sum([4.75< i<=5.0 for i in b])) print(sum([5.0< i<=5.25 for i in b])) print(sum([5.25< i<=5.5 for i in b])) print(sum([5.5< i<=5.75 for i in b])) print(sum([5.75< i<=6.0 for i in b])) print(sum([6.0< i<=6.25 for i in b])) print(sum([6.25< i<=6.5 for i in b])) print(sum([6.5< i<=6.75 for i in b])) print(sum([6.75< i<=7.0 for i in b]))
2793 20241 29377 28729 26016 20051 14981 10860 7336 4578 3161 2053 1386 918 588 378 209 128 85 51 26 8 6 4 2 0 0 0

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3
jupyter notebook

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回答2

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例えば、波高が00.5mかつ周期が56s、といったような条件を満たす数値の出現数

python

1import pandas as pd 2from numpy.random import default_rng 3 4time_series = pd.date_range('2010-01-01 00:00', '2010-01-31 00:00', freq='30 min') 5n = len(time_series) 6rg = default_rng() 7 8df = pd.DataFrame({ 9 'time': time_series, 10 'period': rg.uniform(0.0, 15.0, n), 11 'height': rg.uniform(0.0, 10.0, n), 12}).set_index('time') 13 14height_low, height_high = 0.0, 0.5 15period_low, period_high = 5.0, 6.0 16matched = ( 17 (df['height'].between(height_low, height_high, 'right')) 18 & 19 (df['period'].between(period_low, period_high, 'right'))) 20 21print(matched.sum()) 22# 235 24 25print(df[matched]) 26# 27 period height 28time 292010-01-16 08:30:00 5.073479 0.110183 302010-01-21 12:00:00 5.969141 0.346602 312010-01-24 11:00:00 5.382945 0.433497 322010-01-26 19:30:00 5.484749 0.487622 332010-01-28 20:00:00 5.467330 0.091775

投稿2021/11/10 15:27

melian

総合スコア20590

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taihei_._

2021/11/11 08:10

ご回答ありがとうございます。 無事動かせました。 この場合、以上や未満はどのようになっているのでしょうか。 例えば、5.0<period<6.0なのか、5.0<=period<=6.0なのかわかりますでしょうか。 理想としては、5.0<period<=6.0というようにしたいです。
melian

2021/11/11 08:15

'right' を付けることで low < period <=high という意味になります。また、 left : low <= period < high both : low <= period <= high neither: low < period < high という指定ができます。
taihei_._

2021/11/11 08:31

存じ上げていませんでした。 ご教授頂きありがとうございます。
guest

0

ベストアンサー

こういう感じでやります。

python

1>>> df = pd.DataFrame({'period':np.random.random(100)*15, 'height':np.random.random(100)*3}) 2>>> def f(df, p_min, p_max, h_min, h_max): 3... return len(df[(df['period']>=p_min)&(df['period']<p_max)&(df['height']>=h_min)&(df['height']<h_max)]) 4... 5>>> f(df, 5, 8, 0, 1.5) 614

投稿2021/11/10 15:05

ppaul

総合スコア24670

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