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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。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

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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。

Q&A

1回答

2891閲覧

pandasでcsvから読み込んだデータを日付ごとにリストにしたい

Fumitonn

総合スコア8

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投稿2017/06/24 12:45

現在,csvファイルの中身を読み込んで,日付ごとにリストにしたいと考えています.
しかし,csvファイルのデータが少し厄介なもので,うまくデータを処理できません.

0列目が日付のデータなのですが,日付以外にも時間が付与されています.

例とすると

日付
2014/01/01 0:00:00
2014/01/01 0:00:05
2014/01/01 0:00:10
:
:
:
2014/02/01 23:59:99

という感じです,日付の列がこのように与えられているので,forループで処理しようにも,うまく処理ができません.

daylist=[] daylist = df.日付

で日付だけはリストに入れることができたのですが,これから先をどうすればいいのかがうまくわかりません.

forループ内で,一つ前の日付と同じだった場合,リストに追加して行こうにも,正規表現でうまく情報を取得できません.

この場合,どうすれば良いのでしょうか?

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回答1

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たとえば、

data.csv

datetime,A 2014/01/01 0:00:00,1 2014/01/01 0:00:05,2 2014/01/01 0:00:10,3 2014/01/02 0:00:00,4 2014/01/02 0:00:05,5 2014/01/02 0:00:10,6 2014/01/03 0:00:00,7 2014/01/03 0:00:05,8 2014/01/03 0:00:10,9

のようなデータがあった場合は

Python

1import pandas as pd 2 3# "datetime"カラムを時系列インデックスとして扱う 4df = pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["datetime"], index_col="datetime") 5 6# 日付にてgroupby 7grouped_df = df.groupby(df.index.date) 8print(grouped_df.groups) 9for key,d in grouped_df: 10 # key には日付が入る 11 print(key) 12 # d には日付ごとのデータフレームが入る 13 print(d)

のように、日付ごとに処理することができると思います。

投稿2017/06/25 15:58

magichan

総合スコア15898

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