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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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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Pandas:1つの列にまとめて結合する方法

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1回答

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投稿2023/02/07 11:58

実現したいこと

Pandasで下記のような処理をしたいです。

使用データ

入力データ df = pd.DataFrame( data={'名前': ['山田', '田中', '鈴木', '佐藤', '斎藤'], '数学': ['優', '優', '不可', '可', '可'], '国語': ['可', '可', '優', '不可','可'], '英語': ['優', '優', '不可', '可','可']})
名前数学国語英語
山田
田中
鈴木不可不可
佐藤不可
斎藤

出したいアウトプット

名前科目成績
山田数学
田中数学
鈴木数学不可
佐藤数学
斎藤数学
山田国語
田中国語
鈴木国語
佐藤国語不可
斎藤国語
山田英語
田中英語
鈴木英語不可
佐藤英語
斎藤英語

試したこと

df1 = pd.DataFrame( data={'名前': ['山田', '田中', '鈴木', '佐藤', '斎藤','山田', '田中', '鈴木', '佐藤', '斎藤','山田', '田中', '鈴木', '佐藤', '斎藤'], '科目':['数学','数学','数学','数学','数学','国語','国語','国語','国語','国語','英語','英語','英語','英語','英語'], '成績': ['優', '優', '不可', '可', '可','可', '可', '優', '不可','可','優', '優', '不可','可','可']})

思いつかず手動でとりあえず行いました。
データ量が増えたときのために効率的な方法を教えていただきたいです。

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1dfx = df.melt(id_vars='名前', var_name='科目', value_name='成績') 2print(dfx)
名前科目成績
山田数学
田中数学
鈴木数学不可
佐藤数学
斎藤数学
山田国語
田中国語
鈴木国語
佐藤国語不可
斎藤国語
山田英語
田中英語
鈴木英語不可
佐藤英語
斎藤英語

投稿2023/02/07 12:13

編集2023/02/07 12:38
melian

総合スコア17079

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