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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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ベクトルの絶対値を計算して,新しい列に加える:Pandas

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2017/03/17 13:09

編集2017/03/18 02:24

###前提・実現したいこと
お世話になります.

非常に初歩的な質問なんですが,例えば次のようなデータの絶対値を求めるにはどうしたら良いのでしょうか?

x y z 1 1 1 2 2 2 3 3 3

xとyとzの値をそれぞれ平方して足して,その値の平方根を求めて新しい列に加えたいです.(x^2+y^2+z^2のルートを計算する)
アウトプットとしては次のとおりです.

x y z result 0 1 1 1 1.73205 1 2 2 2 3.46410 2 3 3 3 5.19615

一応下記のここのドキュメント
を見たのですが,それらしい関数がありませんでした.
(それらしいのが有るのかもしれませんが分かりませんでした.)

###試したこと
力技で下記のように書いてみましたがエラーになりました.

python

1import pandas as pd 2import math 3 4df = pd.DataFrame({'x': [1,2,3], 5 'y': [1,2,3], 6 'z': [1,2,3]}) 7 8def abs(v): 9 ans = math.sqrt(v['x']*v['x']+v['y']*v['y']+v['z']*v['z']) 10 return ans 11 12df['result'] = df.apply(abs) 13print(df)

集約関数などで簡単に出来るのであればご教示願います.

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回答1

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ベストアンサー

df.T を使って Dataframe の index と column を入れ替えてください。

X df['result'] = df.apply(abs) ○ df['result'] = df.T.apply(abs)

df.apply(abs) だと イメージとしては下記のようにabs関数を3回呼び出します。

abs([1,2,3]) abs([1,2,3]) abs([1,2,3])

df.T で indexとcolumnを入れ替えた上で apply すると、下記のような呼び出しに変わるイメージです。

abs({"x": 1, "y": 1, "z": 1}) abs({"x": 2, "y": 2, "z": 2}) abs({"x": 3, "y": 3, "z": 3})

下記URLが参考になると思います。

https://openbook4.me/projects/183/sections/1369#index%E3%81%A8column%E3%82%92%E9%80%86%E3%81%AB%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%82

追記

そのものズバリの集計関数はやはりドキュメントを見る限りなさそうでした。集約関数を組み合わせてもうすこしシンプルにかけることはできそうだったので追記しておきます。

python

1import pandas as pd 2import math 3 4df = pd.DataFrame( 5 { 6 'x': [1, 2, 3], 7 'y': [1, 2, 3], 8 'z': [1, 2, 3] 9 } 10) 11df['result'] = (df.abs() ** 2).sum(axis=1).apply(math.sqrt) 12print(df)

投稿2017/03/17 13:42

編集2017/03/17 14:22
tell_k

総合スコア2120

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pepasuke623

2017/03/18 02:21

回答いただき感謝いたします!! 「追記」の方法を試したら上手くいきました. 自分は.applyの演算方法を正確に理解していなかった様に思えます. ありがとうございます!!
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