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回答編集履歴

2

動かないコードを書いていたので動くコードに修正

2020/06/20 14:20

投稿

kabayan55
kabayan55

スコア389

answer CHANGED
@@ -7,7 +7,8 @@
7
7
 
8
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  > pd.read_csvにて全データを取り込むところまで行ってるとして、
9
9
 
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- csvデータから読み取るのでしたら、まず購入日時をstr型あるいはdatetime型、売上をint型で読み込むといいと思います。売上は、もし","がcsvの方で入っていたらint型で読み込めないかもしれないので、その場合は文字列として読み込んで、`df["売上"].replace(",", "")` した上でint型にすればいいかなと思います。
10
+ csvデータから読み取るのでしたら、まず購入日時をstr型あるいはdatetime型、売上をint型で読み込むといいと思います。売上は、もし","がcsvの方で入っていたらint型で読み込めないかもしれないので、その場合は文字列として読み込んで、"," を除去した上でint型にすればいいかなと思います。
11
+ `df["売上"].map(lambda x: int(x.replace(",","")))`
11
12
 
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  csvデータを読み込んだ形の以下のようなDataFrameがあると仮定して、回答します。
13
14
 

1

説明の修正

2020/06/20 14:20

投稿

kabayan55
kabayan55

スコア389

answer CHANGED
@@ -34,7 +34,7 @@
34
34
 
35
35
  前者のstr型の処理は、
36
36
  0. 年月日に当てはまる部分の取得
37
- 0. 空白の前までを取得
37
+ 0. スペースの前までを取得
38
38
 
39
39
  など書き方はいろいろありますが、前者でやってみます。
40
40
 
@@ -47,7 +47,7 @@
47
47
  return x
48
48
 
49
49
 
50
- # 購入日時のカラム上書き
50
+ # 購入日カラム作成
51
51
  df["購入日"] = df["購入日時"].map(lambda x: str_ymd(x))
52
52
 
53
53
  # 元のカラム削除