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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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1回答

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データフレームの作成:同じ日付にも同じ人名をランダムに入れたい

8960

総合スコア108

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2021/11/15 04:23

前提・実現したいこと

以下のようなデータフレームを作成したいです。
条件
①ランダムに日付/Playerが入っており、同日付に同Playerも複数あり得る。
②↑の場合でも、その他の値は異なるものがランダムで入る
イメージ説明

発生している問題・エラーメッセージ

Of the four parameters: start, end, periods, and freq, exactly three must be specified

該当のソースコード

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3from scipy.stats import variation 4pd.options.display.float_format="{:.1f}".format 5df = pd.DataFrame({ 6 "Date": pd.date_range(start='2021/4/1',end="2021/4/10",periods=1000,freq="D"), 7 "Player": [f'Player {i}' for i in np.random.randint(1, 5, 1000)], 8 "Speed": np.random.sample(1000) * 100.0, 9 "Angle": np.random.sample(1000) * 40.0 - 20.0, 10 "Efficiency": np.random.sample(1000) * 100.0, 11})

試したこと

どうしても同日付に同Playerは1つまでしか入らないので、日付のendを指定し、範囲を狭めてみたが上記のようなエラーがでてしまう(date_range()は3つまでしかパラメータをいれれない?)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python,vscode

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例として 2021/4/1 から 2021/4/30 の間で 200 行生成してみました。

python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4pd.options.display.float_format="{:.1f}".format 5 6start, end = '2021/4/1', '2021/4/30' 7dates = pd.date_range(start=start, end=end, freq='D') 8players = [f'Player {i}' for i in range(1, 6)] 9 10N = 200 11dates = np.random.choice(dates, size=N) 12dates.sort() 13players = np.random.choice(players, size=N) 14 15df = pd.DataFrame({ 16 "Date": dates, 17 "Player": players, 18 "Speed": np.random.sample(N) * 100.0, 19 "Angle": np.random.sample(N) * 40.0 - 20.0, 20 "Efficiency": np.random.sample(N) * 100.0, 21}) 22 23print(df) 24 25# 26 Date Player Speed Angle Efficiency 270 2021-04-01 Player 5 20.3 19.9 78.9 281 2021-04-01 Player 5 85.6 -1.8 29.2 292 2021-04-01 Player 1 70.6 10.1 10.7 303 2021-04-01 Player 2 85.6 -8.0 65.7 314 2021-04-01 Player 2 26.5 17.5 77.8 32.. ... ... ... ... ... 33195 2021-04-30 Player 3 54.1 5.2 48.5 34196 2021-04-30 Player 2 100.0 -3.8 35.2 35197 2021-04-30 Player 4 66.0 -13.6 86.6 36198 2021-04-30 Player 1 13.5 -19.2 41.9 37199 2021-04-30 Player 1 70.1 -4.3 20.6 38 39[200 rows x 5 columns]

投稿2021/11/15 04:47

melian

総合スコア19874

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8960

2021/11/15 05:09

出来ました。ありがとうございます。 一気にやろうとするのではなく、一つ一つつぶしていく感じですかね。 とても勉強になります。 もう一つ質問致しますので、ご回答いただければ嬉しいです。
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