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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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データフレーム中のある列が同じ値同士括り、その中で一番小さい行以外を削除する By Python

pepasuke623

総合スコア55

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。

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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2017/02/04 14:33

#前提
いつもお世話になっております。またデータフレームの操作について質問させて頂きます。

次のようなデータフレームがあるとします。
イメージ説明
データフレームの列名はそれぞれ

  • cost : ある材料を入れて機械を動かしたときのコスト
  • machine : 機械の種類
  • material_ID : 材料の種類

を表しているとします。

#実現したいこと
箇条書すると
0. 同じ'machine'(機械の種類)で括り,
0. その中で'cost'が一番小さいものだけを残し
0. それ以外はすべて削除する
ということがしたいです。

最終型としては次のようになるはずです。

cost machine material_ID 0 100 A 1 4 100 B 1 6 200 C 2

#試したこと
最初はグループ機能(DataFrame.groupby)などを使って実現できないかを模索しましたが,うまく行かず結局Forループを駆使してみましたが,それでもうまく行きませんでした。

下にForループを使って試したコードを記載しますが,別にForループにこだわっている訳ではなく、なるべく簡単に書ければいいなと思っています。個人的にはグループを使うのが一番早いかな、と思っておりますが、妙案があれば教えていただければと思っています。

python

1import pandas as pd 2 3# データフレームの定義 4df = pd.DataFrame( 5 {'machine': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 6 'cost': [100, 110, 120, 150, 100, 210, 200], 7 'material_ID': [1, 2, 2, 3, 1, 1, 2]}) 8 9# Forループでひたすら削る 10for i in range(len(df)): 11 if i > 0 and df.ix[i,'machine'] == df.ix[i-1,'machine']: 12 if df.ix[i,'cost'] > df.ix[i-1,'cost'] : 13 df = df.drop(i) 14 else: 15 df = df.drop(i-1) 16 17print(df)

エラーメッセージは次のとおりです。

KeyError: 1

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回答3

0

ベストアンサー

groupbyを使うなら、このような書き方でできると思います。

python

1df.loc[df.groupby('machine')['cost'].idxmin()]

machine列でグループ化したcost列を取り出し、
最小値のインデックスを取得しています。
このインデックスと元のDataFrameのインデックスを突き合わせています。

情報の絞り込みは大抵の場合、インデックスの操作でなんとかなることが多いため、
まずはインデックスの操作に慣れることをおすすめします。

投稿2017/02/04 15:21

driller

総合スコア720

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pepasuke623

2017/02/04 22:33

ありがとうございます! こんな簡単に出来るんですね。 勉強になりました!
guest

0

皆様,回答ありがとうございます!
教わったとおり書いたら出来ました!

Python

1import pandas as pd 2 3# データフレームの定義 4df = pd.DataFrame( 5 {'machine': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 6 'cost': [100, 110, 120, 150, 100, 210, 200], 7 'material_ID': [1, 2, 2, 3, 1, 1, 2]}) 8 9# 教わったところ 10df = df.loc[df.groupby('machine')['cost'].idxmin()] 11 12print(df)

結果

cost machine material_ID 0 100 A 1 4 100 B 1 6 200 C 2

投稿2017/02/04 22:34

pepasuke623

総合スコア55

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0

groupbyを使用して'machine'でグループ化した後に'cost'からidxminを使用して最小のインデックスを求めます。
そのインデックスを元のDataFrameから選択するとできると思います。

Python

1df.loc[df.groupby('machine')['cost'].idxmin()] 2print(df)

投稿2017/02/04 15:23

copepoda

総合スコア324

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copepoda

2017/02/04 15:31

すみません、回答を書いてる間にかぶってしまいました。上の方と全く同じ内容なのでこちらは無視してください。
pepasuke623

2017/02/04 22:33

回答ありがとうございます! 下の方と同じなんで、そちらをベストアンサーとさせていただきます。
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