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Python 3.x

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。

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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DataFrameで、特定の要素だけ抜き取りたい

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Python 3.x

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。

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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投稿2017/09/26 10:51

Pythonのデータフレームで,特定の条件を満たす要素のみを取り出したいのですが、方法が分かりません。

現在、以下のような1時間毎の観測値のデータフレームに対して作業を行っています。

Python

1 Site Time [/m3] 20 彦根市役所 2017/2/1 1:00 0.0 31 彦根市役所 2017/2/1 2:00 0.0 42 彦根市役所 2017/2/1 3:00 0.0 53 彦根市役所 2017/2/1 4:00 0.0 64 彦根市役所 2017/2/1 5:00 0.0 75 彦根市役所 2017/2/1 6:00 0.0 86 彦根市役所 2017/2/1 7:00 0.0 97 彦根市役所 2017/2/1 8:00 0.0 108 彦根市役所 2017/2/1 9:00 4.0 119 彦根市役所 2017/2/1 10:00 0.0 1210 彦根市役所 2017/2/1 11:00 0.0 1311 彦根市役所 2017/2/1 12:00 4.0 1412 彦根市役所 2017/2/1 13:00 0.0 1513 彦根市役所 2017/2/1 14:00 0.0 1614 彦根市役所 2017/2/1 15:00 4.0 1715 彦根市役所 2017/2/1 16:00 0.0 1816 彦根市役所 2017/2/1 17:00 0.0 1917 彦根市役所 2017/2/1 18:00 0.0 2018 彦根市役所 2017/2/1 19:00 0.0 2119 彦根市役所 2017/2/1 20:00 0.0 2220 彦根市役所 2017/2/1 21:00 0.0 2321 彦根市役所 2017/2/1 22:00 0.0 2422 彦根市役所 2017/2/1 23:00 0.0 2523 彦根市役所 2017/2/2 0:00 0.0 2624 彦根市役所 2017/2/2 1:00 0.0 2725 彦根市役所 2017/2/2 2:00 0.0 2826 彦根市役所 2017/2/2 3:00 4.0 2927 彦根市役所 2017/2/2 4:00 20.0 3028 彦根市役所 2017/2/2 5:00 0.0 3129 彦根市役所 2017/2/2 6:00 0.0 32... ... ... ...

ここで,2列目のデータ型は datetime64[ns] です。

このとき、各時刻ごとに列を取り出すという作業を行いたいです。

例えば、

0 彦根市役所 2017/2/1 1:00 0.0 2 彦根市役所 2017/2/2 1:00 0.0

のような感じです。

よろしくお願いします。

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回答1

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ベストアンサー

同じ時刻のデータを取り出したいということでしょうか?

サンプルように 1時のデータを取り出す場合

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({ 4'Time':pd.date_range('2017/2/1', '2017/2/4', freq='H') 5}) 6 7 8print( df[df['Time'].dt.hour == 1] )

のようにするとよいと思います。

上の例では、分・秒の比較は行っておりません


【追記】

質問を読み直して思ったのですが、時刻ごと に処理を行いたいのであれば、groupby() を使って時刻ごとにデータフレームを分割したほうが処理が楽かもしれませんね。

Pyton

1grp = df.groupby([df['Time'].dt.hour]) 2for hour, grouped_df in grp: 3 print(grouped_df)

投稿2017/09/26 11:17

編集2017/09/26 11:41
magichan

総合スコア15898

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/09/28 12:02

返信が遅くなってしまい申し訳ありません。 無事やりたかった処理が行えました。 ありがとうございました。
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