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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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pandasのdataframeからseriesを条件に選択がしたい

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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。

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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2017/10/17 14:16

Pythonにて時系列データの予測をしています。

あるseries(ここではAとする)の値をもとに、あるDataFrame(ここではBとする)の選択がしたいです。

BのC列のうち、Aのうちのどれか1行と等しければBのD列に特定の値を代入したいのです。

series A

a
1990-01-01
1990-01-02
...
1990-12-31

(実際には2列目はありません)

DataFrame B

CDE
1989-12-031d1e1
1990-01-01d2e2
.........
1990-12-30dnen

この場合、Aの1行目とBのC列の2行目が等しいです。
そこで、その等しい行の特定の列(d2やe2)に値を代入したいです。

これをpd.whereなどを使い実装できないものでしょうか?

分かりづらい質問ですみません。逆質問にはできる限りお答えします。

回答よろしくお願いします。

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pandas.Series.isin メソッドと、pandas.DataFrame.loc インデクサによる行列の選択(Selection By Label)でできます。

Python

1import pandas as pd 2 3# Series A 4series_a = pd.Series(pd.date_range('1990-01-01', periods=3, freq='3D'), name='a') 5print(series_a) 6# 0 1990-01-01 7# 1 1990-01-04 8# 2 1990-01-07 9# Name: a, dtype: datetime64[ns] 10 11# DataFrame B 12dataframe_b = pd.DataFrame({'C': pd.date_range('1990-01-01', periods=5, freq='D'), 13 'D': [f'd{i}' for i in range(5)], 14 'E': [f'e{i}' for i in range(5)]}, 15 columns=list('CDE')) 16print(dataframe_b) 17# C D E 18# 0 1990-01-01 d0 e0 19# 1 1990-01-02 d1 e1 20# 2 1990-01-03 d2 e2 21# 3 1990-01-04 d3 e3 22# 4 1990-01-05 d4 e4 23 24# dataframe_b の C 列の値が、series_a に含まれる場合、その行の D, E 列に 'Z' を代入 25dataframe_b.loc[dataframe_b['C'].isin(series_a), ['D', 'E']] = 'Z' 26print(dataframe_b) 27# C D E 28# 0 1990-01-01 Z Z 29# 1 1990-01-02 d1 e1 30# 2 1990-01-03 d2 e2 31# 3 1990-01-04 Z Z 32# 4 1990-01-05 d4 e4 33 34# dataframe_b の C 列の値が、series_a に含まれる場合、その行の D, E 列に各値を代入 35dataframe_b.loc[dataframe_b['C'].isin(series_a), ['D', 'E']] = [['Z1', 'Z2'], ['Z3', 'Z4']] 36print(dataframe_b) 37# C D E 38# 0 1990-01-01 Z1 Z2 39# 1 1990-01-02 d1 e1 40# 2 1990-01-03 d2 e2 41# 3 1990-01-04 Z3 Z4 42# 4 1990-01-05 d4 e4 43

投稿2017/10/17 15:05

copepoda

総合スコア324

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