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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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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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TSVファイルのフィールドの再分割の繰り返し方法

MakotoAkai
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総合スコア7

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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。

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投稿2022/01/18 13:06

編集2022/01/20 06:11

PythonでTSVファイルを読み込んでいます。
このTSVファイルのフィールドは(ここではCSVとして,区切りで表記します)

1,108.5,3.2, Var1=10.9, Var2=9.8 ......
のように、数値だけのフィールドと、変数名=値の形式のフィールドが混在しています。
この後者のフィールドから変数名を外して、数値のみを取り出したいのですが、スマートな実装方法が分かりません。

df=pd.read_csv('Opt.dat',sep='\t',names=('ID','EQ','Trades','PF','EV','DD$','DD%','ExitL','RR','SL','MAGIC','Lots','MA1','MA2','MA3','Int','MAType','MaxPos','Nanpin'))

df['ExitL']=(df['ExitL'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(float))
df['RR']=(df['RR'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(float))
df['SL']=(df['SL'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(float))
df['MAGIC']=(df['MAGIC'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['Lots']=(df['Lots'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(float))
df['MA1']=(df['MA1'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['MA2']=(df['MA2'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['MA3']=(df['MA3'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['Int']=(df['Int'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['MAType']=(df['MAType'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['MaxPos']=(df['MaxPos'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(int))
df['Nanpin']=(df['Nanpin'].str
.split('=')
.dropna()
.apply(lambda x: x[1])
.astype(float))

のように、該当する変数をひとつづつ処理するような泥臭いやり方をしているのですが、
こういう同じような処理を上手にまとめて流す良い方法はありませんでしょうか?

また、各ブロックの.apply(lambda x: x[1])の部分なのですが、
tmp=df['xxx'].str.split('=')
df['xxx']=tmp.iloc[:,1]
のような形で実装しようとすると2行目の処理のところで、indexがおかしいと言われます。
te_key_length
raise IndexingError("Too many indexers")
pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

df['xxx']=tmp.iloc[1]
ならとおりますが、これでは2列目(縦)では無く、2行目(横)が出力されてしまいます。
[xxx, 1.88]
みたいな感じで一行分だけが出力される感じです。

print(tmp)すると
4246 [xxx, 3 ]
4245 [xxx, 2.9 ]
4244 [xxx, 2.8 ]
4243 [xxx, 2.7 ]
のような感じなので、split('=')自体は正しく動いているように見えます。

正しくはどのように書けば良いのでしょうか?

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y_waiwai

2022/01/18 15:24

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

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