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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。

解決済

Python:データフレームの各要素に対してある計算をして、列を追加し、計算結果を格納する

pepasuke623
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総合スコア52

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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2017/01/26 13:24

###前提・実現したいこと
Pandasの 各要素の演算方法ついて質問です。
例えばこんなデータフレームがあるとします。

//Test hoge factors sample1 1 1 sample2 1 1 sample3 2 3
//Dictionary factor1 factor2 cat 1 2 dog 3 4

データフレーム:Testの列:factorsの値をデータフレーム:Dictionaryの要素と照らし合わせて
catかdogかを判定した後に, このデータフレームの末尾にresultという
列名をつけて追加したいと思います。

アウトプットイメージとしては次のとおりです。

hoge factors result sample1 1 1 cat sample2 1 1 cat sample3 2 3 dog

「試したこと」の欄のようにapplyを使って書いてみましたが、
うまく行きません。
上手いを教えていただければと思います。

###発生している問題・エラーメッセージ

なし

###試したこと
applyを使って下のように書いてみましたが,
色々調べてみると applyはSeriesごとの計算しか出来ないみたいです。
(間違ってたらすみません)

python

import pandas as pd # 辞書として使うデータフレームを定義する df_dict= pd.DataFrame( data=[[1,2],[3,4]], index = ['cat','dog'],columns=['factor1','factor2']).stack() # 判定用のデータを用意する df_test = pd.DataFrame(data=[[1,1],[1,1],[2,3]], index = ['sample1','sample2','sample3'],columns=['hoge','factors']) # 判定するための関数を定義 def ident(valu): spec = list(df_dict[df_dict == valu].index) return spec[0][0] # 判定する df_test['result'] = df_test.apply(### ここの書き方が分からないので思ったことが出来ない? ###)

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