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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。

pytyonでのデータ操作について

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mahon

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いつもお世話になっております。
度々初歩的なご質問になり大変恐縮ですが、下記ご教示頂けますと幸いです。

aprioriアルゴリズムを使って相関分析をしたいと考えておりまして、
以下の<CSVファイルの中身>のデータを、<変更したいイメージ>となるような
形に組み替えたいのですが、どのようにすれば良いか判りかねております。

おそらくpandasを使って、データを組み替えるのだと思うのですが、
具体的にどのようにすれば良いのか分かりかねております為、
ご教示頂けますと幸いです。

<CSVファイルの中身>
user_id    book_id    date
12    44    20170112
3    23    20160422
11    55    20170422
55    11    20150222
11    44    20150222
23    142    20150222
114    11    20150222
11      12      20150222
114     12      20150222

<変更したいイメージ>
user_id [book_id,book_id,book_id]
user_id [book_id,book_id,book_id]
...

お伝えするべき前提が抜けておりましたら、大変恐縮ですが
ご教示頂けますと幸いでございます。
よろしくお願いいたします。

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  • can110

    2017/04/15 22:26

    ご自身で試した、あるいは欲しい結果が得られるコードを提示すると回答得られやすいかと思います(変更したいイメージがよく分かりません)

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

こんな感じでよろしいでしょうか?

データはTAB区切りで(tsv)あると仮定しております。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv",  delimiter='\t')
print(df)
#    user_id  book_id      date
# 0       12       44  20170112
# 1        3       23  20160422
# 2       11       55  20170422
# 3       55       11  20150222
# 4       11       44  20150222
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# 8      114       12  20150222

result = df.groupby("user_id")["book_id"].apply(list)
print(result)
# user_id
# 3              [23]
# 11     [55, 44, 12]
# 12             [44]
# 23            [142]
# 55             [11]
# 114        [11, 12]

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  • 2017/04/16 16:00

    ご質問が粗い中ご回答頂きありがとうございます!
    正に上記のことがやりたかった為、大変助かりました!
    今後ともよろしくお願いいたします。

    キャンセル

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