回答編集履歴
2
修正
test
CHANGED
|
@@ -212,6 +212,32 @@
|
|
|
212
212
|
|
|
213
213
|
```python
|
|
214
214
|
|
|
215
|
+
# NumPy配列に変換
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
arr = df.to_numpy()
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
# もし、'id1', 'id2'の組み合わせが網羅的でなく、ソートされていない場合（例えば、
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
print(df.sample(frac=0.9, random_state=0))
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
# item1 item2 item3
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
# id1 id2
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
# 2 2 4 5 6
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
# 1 1 2 3
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
# 3 7 8 9
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
# 1 3 7 8 9
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
# 3 1 1 2 3
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
# 3 7 8 9
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
# 1 2 4 5 6 のようなとき）
|
|
240
|
+
|
|
215
241
|
# 'id1', 'id2'の組み合わせを網羅させ、NumPy配列に変換
|
|
216
242
|
|
|
217
243
|
arr = df.reindex(pd.MultiIndex.from_product(df.index.levels)).to_numpy()
|
|
@@ -220,7 +246,7 @@
|
|
|
220
246
|
|
|
221
247
|
# `ndarray.reshape()`を用いて組み換え、データフレームに変換
|
|
222
248
|
|
|
223
|
-
col = pd.MultiIndex.from_product((df.
|
|
249
|
+
col = pd.MultiIndex.from_product((df.index.levels[1], df.columns))
|
|
224
250
|
|
|
225
251
|
new_df = pd.DataFrame(arr.reshape(df.index.levshape[0], -1),
|
|
226
252
|
|
|
@@ -238,7 +264,7 @@
|
|
|
238
264
|
|
|
239
265
|
|
|
240
266
|
|
|
241
|
-
| id1 | item1-1 | item1
|
|
267
|
+
| id1 | item1-1 | item2-1 | item3-1 | item1-2 | item2-2 | item3-2 | item1-3 | item2-3 | item3-3 |
|
|
242
268
|
|
|
243
269
|
|------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
|
|
244
270
|
|
1
手法を追加
test
CHANGED
|
@@ -4,6 +4,16 @@
|
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
|
|
6
6
|
|
|
7
|
+
また、`id1`・`id2`列がインデックスに設定されている場合は、`df.unstack()`を用いることができます。
|
|
8
|
+
|
|
9
|
+
[pandas.DataFrame.unstack — pandas 1.0.2 documentation](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html#pandas-dataframe-unstack)
|
|
10
|
+
|
|
11
|
+
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
## ケース1
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
|
|
16
|
+
|
|
7
17
|
```python
|
|
8
18
|
|
|
9
19
|
data = {'id1': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
|
|
@@ -66,7 +76,7 @@
|
|
|
66
76
|
|
|
67
77
|
|
|
68
78
|
|
|
69
|
-
|
|
79
|
+
質問にある例と全く同一の形式に変換するには、
|
|
70
80
|
|
|
71
81
|
|
|
72
82
|
|
|
@@ -93,3 +103,145 @@
|
|
|
93
103
|
| 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|
|
94
104
|
|
|
95
105
|
| 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
## ケース2（`id`列がindexのとき）
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
```python
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
data = {'id1': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
'id2': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
'item1': [1, 4, 7, 1, 4, 7],
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
'item2': [2, 5, 8, 2, 5, 8],
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
'item3': [3, 6, 9, 3, 6, 9]}
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
df = pd.DataFrame(data).set_index(['id1', 'id2'])
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
print(df)
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
```
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
| | item1 | item2 | item3 |
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
|:-------|--------:|--------:|--------:|
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
| (1, 1) | 1 | 2 | 3 |
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
| (1, 2) | 4 | 5 | 6 |
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
| (1, 3) | 7 | 8 | 9 |
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
| (2, 1) | 1 | 2 | 3 |
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
| (2, 2) | 4 | 5 | 6 |
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
| (2, 3) | 7 | 8 | 9 |
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
このとき、
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
```python
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
new_df = df.unstack()
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
new_df.sort_index(axis=1, level=1, inplace=True)
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
new_df.set_axis(['-'.join([c1, str(c2)]) for c1, c2 in new_df.columns],
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
axis=1, inplace=True)
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
print(new_df)
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
```
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
| id1 | item1-1 | item2-1 | item3-1 | item1-2 | item2-2 | item3-2 | item1-3 | item2-3 | item3-3 |
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
|------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
| 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
| 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
## ケース3（NumPyを使う方法）
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
`id1`・`id2`列がインデックスに設定されていて、`id1`と`id2`の組み合わせが全て網羅されている場合、3*3ブロックを1*9に組み替えるだけでいいので、以下の方法が使えます。
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
```python
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
data = {'id1': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
'id2': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
'item1': [1, 4, 7, 1, 4, 7],
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
'item2': [2, 5, 8, 2, 5, 8],
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
'item3': [3, 6, 9, 3, 6, 9]}
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
df = pd.DataFrame(data).set_index(['id1', 'id2'])
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
# ケース2と同じ
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
```
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
このとき、
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
```python
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
# 'id1', 'id2'の組み合わせを網羅させ、NumPy配列に変換
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
arr = df.reindex(pd.MultiIndex.from_product(df.index.levels)).to_numpy()
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
# `ndarray.reshape()`を用いて組み換え、データフレームに変換
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
col = pd.MultiIndex.from_product((df.columns, df.index.levels[1]))
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
new_df = pd.DataFrame(arr.reshape(df.index.levshape[0], -1),
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
index=df.index.levels[0], columns=col)
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
new_df.set_axis(['-'.join([c1, str(c2)]) for c1, c2 in new_df.columns],
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
axis=1, inplace=True)
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
print(new_df)
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
```
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
| id1 | item1-1 | item1-2 | item1-3 | item2-1 | item2-2 | item2-3 | item3-1 | item3-2 | item3-3 |
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
|------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
| 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|
|
246
|
+
|
|
247
|
+
| 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|