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  • Python 3.x

    4086questions

    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

    356questions

    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。

DataFrameで、特定の要素だけ抜き取りたい

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退会済みユーザー

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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。

     Site     Time     [/m3]
0     彦根市役所     2017/2/1 1:00     0.0
1     彦根市役所     2017/2/1 2:00     0.0
2     彦根市役所     2017/2/1 3:00     0.0
3     彦根市役所     2017/2/1 4:00     0.0
4     彦根市役所     2017/2/1 5:00     0.0
5     彦根市役所     2017/2/1 6:00     0.0
6     彦根市役所     2017/2/1 7:00     0.0
7     彦根市役所     2017/2/1 8:00     0.0
8     彦根市役所     2017/2/1 9:00     4.0
9     彦根市役所     2017/2/1 10:00     0.0
10     彦根市役所     2017/2/1 11:00     0.0
11     彦根市役所     2017/2/1 12:00     4.0
12     彦根市役所     2017/2/1 13:00     0.0
13     彦根市役所     2017/2/1 14:00     0.0
14     彦根市役所     2017/2/1 15:00     4.0
15     彦根市役所     2017/2/1 16:00     0.0
16     彦根市役所     2017/2/1 17:00     0.0
17     彦根市役所     2017/2/1 18:00     0.0
18     彦根市役所     2017/2/1 19:00     0.0
19     彦根市役所     2017/2/1 20:00     0.0
20     彦根市役所     2017/2/1 21:00     0.0
21     彦根市役所     2017/2/1 22:00     0.0
22     彦根市役所     2017/2/1 23:00     0.0
23     彦根市役所     2017/2/2 0:00     0.0
24     彦根市役所     2017/2/2 1:00     0.0
25     彦根市役所     2017/2/2 2:00     0.0
26     彦根市役所     2017/2/2 3:00     4.0
27     彦根市役所     2017/2/2 4:00     20.0
28     彦根市役所     2017/2/2 5:00     0.0
29     彦根市役所     2017/2/2 6:00     0.0
...     ...     ...     ...

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

checkベストアンサー

0

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

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
'Time':pd.date_range('2017/2/1', '2017/2/4', freq='H')
})


print( 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。

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

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  • 2017/09/28 21:02

    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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