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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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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CSVのフィールド内を再分割して、計算したい

MakotoAkai

総合スコア8

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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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2022/01/09 00:18

PythonでPandasを利用してCSVファイルを読み込んでいます。

このとき、CSVの中のTimeというフィールドは以下のような書式で書かれています。
100d 20h 30m
15d 2h 5m
20d 12h
50m
11h 22d
30d 11h 3m

dは日数、hは時間、mは分を表していて、それぞれは半角スペースで区切られています。
import pandas as pd
import glob

fns=glob.glob('./*.csv')
fns.sort()
for fn in fns:
df=pd.read_csv(fn)
days=df['Time in trade']
print(type(days[1]))

以上のコードで確認すると、このフィールドの値はstrとして認識されているようです。
これを秒数に変換したいのですが、どのように処理すれば良いのでしょうか?
特に、フィールド内を半角スペースで再分割する方法と、d,h,mによって処理を分ける方法が良く分かりません。
また、現在はSeriesになっていますが、Seriesに対して、連続的に処理を掛ける(あるいはブロックとして一括で処理できればもっと良いですが)方法も良く分からないです。

もし、日数D、時間H、分Mの値が個別に拾えれば、60*(M+60*(H+24*D))みたいなリターンをSeriesのそれぞれの行の値に対して返したいです。

どういう方法で実装できるか、アドバイスを戴けますとありがたいです。
よろしくお願いします。

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以下は extract() を使う方法です(CSV ファイルを 01.csv としています)。

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv('01.csv') 4 5# print(df['Time'].str.extract(r'((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))').fillna(0)) 6 7sec = {'d': 86400, 'h': 3600, 'm': 60, 0: 0} 8df['Time(second)'] = ( 9 df['Time'].str 10 .extract(r'((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))') 11 .fillna(0).astype({1: int, 4: int, 7: int}) 12 .apply(lambda x: 13 x[1]*sec[x[2]] + x[4]*sec[x[5]] + x[7]*sec[x[8]], axis=1)) 14 15print(df) 16 17# 18 Time Time(second) 190 100d 20h 30m 8713800 201 15d 2h 5m 1303500 212 20d 12h 1771200 223 50m 3000 234 11h 22d 1940400 245 30d 11h 3m 2631780

投稿2022/01/09 00:48

編集2022/01/09 01:32
melian

総合スコア20655

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MakotoAkai

2022/01/09 02:19

素早いご回答ありがとうございます。 .extractの引数は正規表現でしょうか? r'((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))' 最初のrは正規表現であることを表す (\d+)は任意の数字\dの一回以上の繰り返し+ 括弧で括られた部分がGroupとして扱われる ([dhm])はdとhとmのどれかで、2番目のGroupに割り当てられる ・・・・ なので、 x[1]に(\d+) x[2]に([dhm]) ・・・・ みたいな割当になって sec[d]だと86400、sec[h]だと3600、sec[m]だと60が割り当てられて計算される みたいな感じなのは理解できました。 ただ、なぜxという配列に収納されることになったのかとか、x[3]やx[6]がスキップされている理由が良く理解できないです。 もしよろしければ、補足解説していただけますと大変ありがたいです。 よろしくお願いします。
melian

2022/01/09 02:24 編集

コメントアウトしている、 print(df['Time'].str.extract(r'((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))?\s*((\d+)([dhm]))').fillna(0)) を実行して見てください。また、apply(..., axis=1) によって、行ごとに lambda 関数の中身が実行されるのですが、その際に引数の x に各行が渡されます。
MakotoAkai

2022/01/10 00:41

ありがとうございます。 なるほど、r'((\d+)([dhm]))... なので x[0]には((\d+)([dhm])) x[1]には(\d+) x[2]には([dhm]) となり、同様にx[3]とx[6]には \sで区切られた第二、第三フィールドのブロック全体((\d+)([dhm]))が収納されるので、lambda関数では使用しないということだったんですね。 正規表現のGroup機能にこういう入れ子の機能があるというのは知りませんでした。 また、lambda関数というのも知らない機能なので調べてみます。 大変勉強になりました。 ありがとうございました。
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