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関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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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大量の変数をひとまとめにして簡潔に記述してconcat()で連結する方法について

trafalbad

総合スコア303

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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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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投稿2017/04/08 15:53

編集2017/04/08 16:08

pandasでグラフを作ろうと思っています。文字数ごとに小さいワードのグラフを作る関数を15こほど用意してます。

そしてワードを割り振ったそれぞれの関数をdf1〜df1000に格納(つまりdf変数が1000個ある)し、concat()で連結して大きなグラフを作りたいのですが、dfが1000こほどあるのでconcat()にまとめるのがとても手間がかかります。df1-1000くらいまでを一つの関数か何かにまとめて、簡潔にconcatに記述する方法はないでしょうか?

import pandas as pd def navew1(x): df = pd.DataFrame({x: [1]}) df['t'] = 0 df.index = [x] return df #小グラフの可視化用の関数(15こほどある) df276=navew3('家具', '付き', '販売') df277=navew11('光', '・', '風', '・', '緑', 'に', '育ま', 'れ', 'た', '低層', 'マンション') #例:各関数をdf変数に格納(df1〜df1000まである) pd.concat([df1, df2]) #(df1〜df1000全てを)連結する

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2案提示します。

1案目

1つ目は、最初にlocals()組み込み関数を使用して、シンボルテーブル辞書を取得します。
この辞書のキーはシンボル(関数や変数など)の名前文字列です。
したがって、以下のようにpd.concatに指定するリストを動的に構成できます。

Python

1locals_ = locals() 2pd.concat([locals_['df{}'.format(i + 1)] for i in range(1000)])
コードの解説

まず、'df{}'.format(i + 1) の format メソッドについては、以下のリンクを参照してください。

str.format(*args, **kwargs)

文字列の書式化操作を行います。このメソッドを呼び出す文字列は通常の文字、または、 {} で区切られた置換フィールドを含みます。それぞれの置換フィールドは位置引数のインデックスナンバー、または、キーワード引数の名前を含みます。返り値は、それぞれの置換フィールドが対応する引数の文字列値で置換された文字列のコピーです。

つまり、'df{}'の {} は、置換フィールドであり、引数で与えたi + 1の結果に置き換わります。

Python

1print('df{}'.format(1)) # -> df1 2print('df{}'.format(2)) # -> df2 3print('df{}'.format(3)) # -> df3

そして、[locals_['df{}'.format(i + 1)] for i in range(1000)]は、
以下のコードと同様のことをリスト内包表記で記述しています。

Python

1pd.concat([locals_['df1'], locals_['df2'], ..., locals_['df1000']])

locals_は辞書であるため、[] を用いてキーから値を取得することができます。
最初の locals_['df1'] の結果は、df1 変数の値である DataFrame になります。

したがって、以下のコードと同じ結果が得られます。

Python

1pd.concat([df1, df2, ..., df1000])

2案目

2つ目は、最初からリストに各 df を追加していく方法です。
そして、pd.concatにはこのリストを指定します。

Python

1df_list = [] 2df_list.append(navew3('家具', '付き', '販売')) 3df_list.append(navew11('光', '・', '風', '・', '緑', 'に', '育ま', 'れ', 'た', '低層', 'マンション')) 4 5pd.concat(df_list)

1つ目は各 df を定義している箇所の修正は不要ですが、2つ目の方が理解しやすい実装だと思います。

投稿2017/04/08 17:20

編集2017/04/09 06:26
copepoda

総合スコア324

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trafalbad

2017/04/08 23:00 編集

解決しました。ありがとうございます。 第一に提案していただいたコードについて質問があるのですが、 質問1: locals_ = locals() はlocals_がキーにシンボルの名前文字列をもつ辞書になったため、 locals_['df{}'.format(i + 1)] for i in range(1000)]   は、値として['df{}'.format(i + 1)] for i in range(1000)] を与え、キーとして値のリストが返されると判断して良いのでしょうか? 質問2:'df{}'.format()に関してなんですが、 なぜdfの後に{}を用いているのでしょうか? また.format()の意味を教えて下さい。 上記コードの意味を詳細に理解したいため解説していただけないでしょうか?よろしくお願いします
copepoda

2017/04/09 06:27

回答にコードの解説を追記しました。
trafalbad

2017/04/09 06:57

理解できました。ありがとうございます!
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