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Python 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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python(pandas) のテーブル整形について

tf23yh8df3

総合スコア60

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Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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2017/09/27 02:27

列を月別にして pricecost 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

costitempriceymd
10apple1001
12apple1202
13orange2002
20grape3003
11banana2004
14cherry4005

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
12345
appleprice100120000
cost1012000
orangeprice0200000
cost013000
grapeprice0030000
cost002000
bananaprice0002000
cost000110
cherryprice0000400
cost000014
  • ソース

python

1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame({'ymd' :[1,2,2,3,4,5], 3 'item' :['apple','apple','orange','grape','banana','cherry'], 4 'price':[100,120,200,300,200,400], 5 'cost' :[10,17,13,20,11,14] 6 })

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回答1

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ベストアンサー

こんな感じですかね

python

1import pandas as pd 2 3 4df = pd.DataFrame({'ymd' :[1,2,2,3,4,5], 5 'item' :['apple','apple','orange','grape','banana','cherry'], 6 'price':[100,120,200,300,200,400], 7 'cost' :[10,17,13,20,11,14] 8 }) 9 10item = df['item'].unique() 11ymd = df['ymd'].unique() 12 13df2 = pd.DataFrame([], index=range(len(item) * 2), columns=['item', 'price_cost', *ymd]) 14df2.loc[list(range(0, len(df2))[::2]), 'item'] = item 15df2.loc[list(range(1, len(df2))[::2]), 'item'] = item 16df2.loc[list(range(0, len(df2))[::2]), 'price_cost'] = 'price' 17df2.loc[list(range(1, len(df2))[::2]), 'price_cost'] = 'cost' 18df2.set_index(['item', 'price_cost'], inplace=True) 19 20for item_, price_cost_ in df2.index: 21 for ymd_ in ymd: 22 data = df.loc[(df['item'] == item_) & (df['ymd'] == ymd_), price_cost_] 23 if len(data): 24 df2.loc[(item_, price_cost_), ymd_] = data.values[0] 25 26df2.fillna(0, inplace=True)

投稿2017/09/27 06:12

driller

総合スコア720

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tf23yh8df3

2017/09/27 06:16

ありがとうございます。
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