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python(pandas) のテーブル整形について

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yuntas

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 列を月別にして price と cost を表示させたい

  • dataframe に拘るわけではないです。
  • pivot_tableでは無理そう

 整形前

 cost    item     price   ymd   
 10      apple    100     1     
 12      apple    120     2     
 13      orange   200     2     
 20      grape    300     3     
 11      banana   200     4     
 14      cherry   400     5     

 整形後

  • 月毎の推移を見たい
  • データがないものは fillna(0)で置換
                         1       2       3       4       5     
 apple   price   100     120     0       0       0     
             cost        10      12      0       0       0     
 orange      price       0       200     0       0       0     
             cost        0       13      0       0       0     
 grape       price       0       0       300     0       0     
             cost        0       0       20      0       0     
 banana      price       0       0       0       200     0     
             cost        0       0       0       11      0     
 cherry      price       0       0       0       0       400   
             cost        0       0       0       0       14    
  • ソース
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ymd'  :[1,2,2,3,4,5],
                   'item' :['apple','apple','orange','grape','banana','cherry'],
                   'price':[100,120,200,300,200,400],
                   'cost' :[10,17,13,20,11,14]
                  })
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回答 1

checkベストアンサー

0

こんな感じですかね

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'ymd'  :[1,2,2,3,4,5],
                   'item' :['apple','apple','orange','grape','banana','cherry'],
                   'price':[100,120,200,300,200,400],
                   'cost' :[10,17,13,20,11,14]
                  })

item = df['item'].unique()
ymd = df['ymd'].unique()

df2 = pd.DataFrame([], index=range(len(item) * 2), columns=['item', 'price_cost', *ymd])
df2.loc[list(range(0, len(df2))[::2]), 'item'] = item
df2.loc[list(range(1, len(df2))[::2]), 'item'] = item
df2.loc[list(range(0, len(df2))[::2]), 'price_cost'] = 'price'
df2.loc[list(range(1, len(df2))[::2]), 'price_cost'] = 'cost'
df2.set_index(['item', 'price_cost'], inplace=True)

for item_, price_cost_ in df2.index:
    for ymd_ in ymd:
        data = df.loc[(df['item'] == item_) & (df['ymd'] == ymd_), price_cost_]
        if len(data):
            df2.loc[(item_, price_cost_), ymd_] = data.values[0]

df2.fillna(0, inplace=True)

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  • 2017/09/27 15:16

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