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  • Python

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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。

特定の列のキーで括りだして、その中で他の行同士を足す Python,Pandas

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pepasuke623

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前提・実現したいこと

毎度お世話になります。以前質問させていただいたものに追加して質問させてください。
先日このような質問をさせていただきました。

  • 「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」 https://teratail.com/questions/64612?sip=n0070000_019&uid=62639
   cost machine  material_ID
0   100       A            1
1   110       A            2
2   120       B            2
3   150       B            3
4   100       B            1
5   210       C            1
6   200       C            2


上のようなデータが有り,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 
    を表しています。

以前は

  1. 同じ'machine'(機械の種類)で括り,
  2. その中で'cost'が一番小さいものだけを残し
  3. それ以外はすべて削除する 

というルールでしたが,これに

  1. 'used_material'(型はString)という列を追加する
  2. 'used_material'に使用した材料をすべて書いておく

というルールを加えます。アウトプットとしては次のようになります。

   cost machine  material_ID used_material
0   100       A            1         1 + 2
4   100       B            1     1 + 2 + 3
6   200       C            2         1 + 2

試したこと

これもForループで無理やり追加してくっつけたのですが,長くなりすぎてしまいました。
.groupbyで括りだしたものに.apllyや.mapを使ってうまく処理できないかな?とおもって試してみましたが、括りだしたデータフレームの操作がわからず、警告が出てしまいます。

グルーピングが余りにも不慣れで申し訳ございませんが、上手な方法があればご教示願います。

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こんな感じでしょうか

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {'machine': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
     'cost': [100, 110, 120, 150, 100, 210, 200],
     'material_ID': [1, 2, 2, 3, 1, 1, 2]})

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

def get_material_ID(machine):
    material_IDs = df.loc[df['machine'] == machine, 'material_ID']
    material_IDs = sorted(material_IDs.map(str).values)
    return ' + '.join(material_IDs)

new_df['used_material'] = new_df['machine'].map(get_material_ID)

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  • 2017/02/18 23:50

    こんばんは!
    以前教えていただいたコードの下から3行目の「.map(str)」部分がどういう処理をしてるのかわかりませんでした。
    下記のドキュメントをみてもわかりませんでしたし、ご面倒で無ければ教えていただけませんか。
    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.map.html

    キャンセル

  • 2017/02/19 09:32

    .map()メソッドはSeriesの全ての値に対して関数を適用します。
    今回はstr関数を適用して文字列に変換しています。同じ処理をfor文で書くとこのようになります。

    for x in material_IDs:
    str(x)

    .map()や.apply()についてはこちらのサイトが参考になると思います。
    http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2015/06/18/221747

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