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JupyterLabは、Jupyter notebookの後継の対話型開発環境(IDE)です。データの可視化がインタラクティブで、プラグイン作成により新しいコンポーネントの追加および既存のコンポーネントも統合可能。サーバに閉じているため、データ分析に向いています。

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

NumPy

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。

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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pythonでgroupbyを利用した数値計算結果をデータフレームに格納したところ1列に全部入れられてしまった

NMKN

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pandas

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投稿2022/12/12 10:39

前提

データ解析をしています。円形の等高線から場所ごとに線積分して場所ごとの線積分値をプロットして投影図を作りたいと考えています。自分はx軸とy軸を等分割して重複ありの組み合わせを作り出すことにより、円形等高線を形成するしきに代入した値をあとで合計すれば可能ではと考えプログラミングしています。しかし合計するという部分で詰まってしまいました。また併せてで同じ値を含んだ重複あり順列の作り方がわかりません。現在では同じ値同士の組み合わせを除外してしまっています。

実現したいこと

データフレーム内の1列目の値でグループ分けして、分けたグループごとで3列目の値の合計を出して、再度データフレームに格納したい。

発生している問題・エラーメッセージ

groupbyを試したところ値的には求めているものが得られたと思うのですが、本来100行×2列になると思うのですが、100行×1列で1列に二つの値が格納されてしまいました。

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3from scipy.special import jv 4import pandas as pd 5import itertools 6 7fig = plt.figure() 8ax1 = fig.add_subplot(111) 9x = np.linspace(0, 4*2^(1+0), 40) #等間隔で値を0~4まで20個作成 lの値はここで変える 10y = np.linspace(0, 2*np.pi, 40) #等間隔で値を0~360まで20個作成 11x, y = np.meshgrid(x, y) #x,yからメッシュグリッドを作成 12def fz(x,y): #高さデータzを作る関数fz定義 13 return jv(0,x)*np.cos(0*y) #ここで基底関数決める→jv(m,r)*cos or sin(mθ) 14z = fz(x,y) 15 16x1 = x*np.cos(y) 17y1= x*np.sin(y) 18 19ax = plt.contour(x1,y1,z,colors='black') #等高線表示 20ax.clabel(fmt='%1.1f', fontsize=16) #等高線の値を表示 21ax = plt.contourf(x1,y1,z,cmap='rainbow') #等高線レベルに応じて色を塗る 22ax = plt.colorbar(label="contour level") #カラーバー表示 23 24 25plt.show() 26 27#x=rcosθ 28#y=rsinθ 29 30start = -8 31stop = 8 #半径を入れる 32num =100 #分割数 33lst = np.linspace(start, stop, num) 34perm = itertools.permutations(lst,2) 35df = pd.DataFrame(perm) 36df.columns=['x','y'] 37x_prj = df["x"] 38y_prj = df["y"] 39df["z"] = jv(0,np.sqrt(np.square(x_prj)+np.square(y_prj)))*np.cos(0*np.arctan(y_prj/x_prj)) 40z_prj = df["z"] 41lst 42df 43 44df_gr = df.groupby('x').agg({'z': np.sum}) 45print(df_gr)

試したこと

最初はfor文で最小値から足し合わせようと考えましたが、数が合わなくなることに気づきましたのでgroupbyを利用しました。おそらく値的にはあっています。あとは1列に二つ格納されてカラムのzがどこかに行ってしまっています。以下の状態です。私のzはいったいどうしてこんなところに逃げ出してしまったのでしょうか?
z
x
-8.000000 -5.123848
-7.838384 -2.824273
-7.676768 -0.502862
-7.515152 1.781209
-7.353535 3.970557
... ...
7.353535 3.970557
7.515152 1.781209
7.676768 -0.502862
7.838384 -2.824273
8.000000 -5.123848

[100 rows x 1 columns]

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melian

2022/12/12 10:58

df_gr = df.groupby('x').agg({'z': np.sum}) の後で、 print(df_gr.index) print(df_gr.columns) を実行してみると分かるかと思いますが、df.groupby('x') が df_gr のインデックスになっていて、z 列が df_gr のカラムになっています。
NMKN

2022/12/12 23:03

melian様 確かにインデックスになってますね.... 引数にas_indexを追加で解決しました。ありがとうございます。
guest

回答1

0

自己解決

引数にas_index 追加で解決。xがインデックスになっていたようです。

python

1df_gr = df.groupby(['x'],as_index=False).agg({'z': np.sum}) 2print(df_gr)

投稿2022/12/12 23:04

NMKN

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