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トップデータ構造に関する質問sktimeで時系列データの分析を行うためのデータフレーム作成

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回答編集履歴

10

2023/02/10 13:37

投稿

melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -1,28 +1,8 @@
1
+ 参照されている記事を読んでみて、求めている結果を理解できました。`pandas.Series` 型インスタンスを要素とする5行1列のデータフレームを作成するのですね。
2
+
1
3
  ```python
2
- df['a'] = df.apply(lambda x: list(sum(zip(range(df.shape[1]), x), ())), axis=1)
4
+ X = pd.DataFrame(index=df.T._series.values()).rename_axis('a').reset_index()
3
- df = df[['a']]
4
- print(df)
5
-
6
- # a
7
- # 0 [0, 43, 1, 2, 2, 21, 3, 63]
8
- # 1 [0, 32, 1, 1, 2, 65, 3, 4]
9
- # 2 [0, 23, 1, 5, 2, 6, 3, 4]
10
- # 3 [0, 35, 1, 36, 2, 64, 3, 88]
11
- # 4 [0, 12, 1, 1, 2, 3, 3, 5]
12
- ```
13
-
14
- > 例として `df.iloc[0,:].values[0]` #0番目の行の値を取り出す
15
- > ```python
16
- > #0 43
17
- > #1 2
18
- > #2 21
19
- > #3 63
20
- > ```
21
- > のようにしたいです。
22
-
23
- そうでしたら、加工しないで元のデータフレームを使う方がよいでしょう。
24
- ```python
25
- print(df.iloc[0])
5
+ print(X.iloc[0].values[0])
26
6
 
27
7
  # 0 43
28
8
  # 1 2
@@ -30,3 +10,4 @@
30
10
  # 3 63
31
11
  # Name: 0, dtype: int64
32
12
  ```
13
+ ![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-02-10/6d9db62c-7f14-4030-ab34-b1edd20cdb1a.png)

9

2023/02/10 07:34

投稿

melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -1,6 +1,6 @@
1
1
  ```python
2
- df['a'] = df.apply(lambda x: list(sum([*zip(range(df.shape[1]), x)], ())), axis=1)
2
+ df['a'] = df.apply(lambda x: list(sum(zip(range(df.shape[1]), x), ())), axis=1)
3
- df = df.iloc[:,[-1]]
3
+ df = df[['a']]
4
4
  print(df)
5
5
 
6
6
  # a
@@ -11,21 +11,22 @@
11
11
  # 4 [0, 12, 1, 1, 2, 3, 3, 5]
12
12
  ```
13
13
 
14
+ > 例として `df.iloc[0,:].values[0]` #0番目の行の値を取り出す
15
+ > ```python
16
+ > #0 43
17
+ > #1 2
18
+ > #2 21
19
+ > #3 63
14
- **追記**
20
+ > ```
21
+ > のようにしたいです。
15
22
 
16
- > 最終的に1列目に得られた採番ごとの値を集約したい
23
+ そうでしたら、加工しないで元のデータフレームを使う方がよいでしょう。
24
+ ```python
25
+ print(df.iloc[0])
17
26
 
18
- つまり、「リストの要素をスペース区切りで連結する」ということでしょうか?
19
-
20
- ```python
21
- df['a'] = df.apply(lambda x: ' '.join(map(str,sum(zip(range(df.shape[1]),x),()))),axis=1)
22
- df = df[['a']]
23
- print(df)
24
-
25
- # a
26
- # 0 0 43 1 2 2 21 3 63
27
+ # 0 43
27
- # 1 0 32 1 1 2 65 3 4
28
+ # 1 2
29
+ # 2 21
30
+ # 3 63
28
- # 2 0 23 1 5 2 6 3 4
31
+ # Name: 0, dtype: int64
29
- # 3 0 35 1 36 2 64 3 88
30
- # 4 0 12 1 1 2 3 3 5
31
32
  ```

8

2023/02/10 07:14

投稿

melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -19,7 +19,7 @@
19
19
 
20
20
  ```python
21
21
  df['a'] = df.apply(lambda x: ' '.join(map(str,sum(zip(range(df.shape[1]),x),()))),axis=1)
22
- df = df.iloc[:,[-1]]
22
+ df = df[['a']]
23
23
  print(df)
24
24
 
25
25
  # a

7

2023/02/10 07:11

投稿

melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -18,9 +18,8 @@
18
18
  つまり、「リストの要素をスペース区切りで連結する」ということでしょうか?
19
19
 
20
20
  ```python
21
- df['a'] = df.apply(lambda x: list(sum(zip(range(df.shape[1]), x), ())), axis=1)
21
+ df['a'] = df.apply(lambda x: ' '.join(map(str,sum(zip(range(df.shape[1]),x),()))),axis=1)
22
22
  df = df.iloc[:,[-1]]
23
- df['a'] = df['a'].map(lambda x: ' '.join(map(str, x)))
24
23
  print(df)
25
24
 
26
25
  # a

6

2023/02/10 07:05

投稿

melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -11,3 +11,22 @@
11
11
  # 4 [0, 12, 1, 1, 2, 3, 3, 5]
12
12
  ```
13
13
 
14
+ **追記**
15
+
16
+ > 最終的に1列目に得られた採番ごとの値を集約したい
17
+
18
+ つまり、「リストの要素をスペース区切りで連結する」ということでしょうか?
19
+
20
+ ```python
21
+ df['a'] = df.apply(lambda x: list(sum(zip(range(df.shape[1]), x), ())), axis=1)
22
+ df = df.iloc[:,[-1]]
23
+ df['a'] = df['a'].map(lambda x: ' '.join(map(str, x)))
24
+ print(df)
25
+
26
+ # a
27
+ # 0 0 43 1 2 2 21 3 63
28
+ # 1 0 32 1 1 2 65 3 4
29
+ # 2 0 23 1 5 2 6 3 4
30
+ # 3 0 35 1 36 2 64 3 88
31
+ # 4 0 12 1 1 2 3 3 5
32
+ ```

5

2023/02/10 06:41

投稿

melian
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スコア21118

test CHANGED
@@ -1,5 +1,5 @@
1
1
  ```python
2
- df['a'] = df.apply(lambda x: sum(map(list, [*zip(range(len(df)), x)]), []), axis=1)
2
+ df['a'] = df.apply(lambda x: list(sum([*zip(range(df.shape[1]), x)], ())), axis=1)
3
3
  df = df.iloc[:,[-1]]
4
4
  print(df)
5
5
 

4

2023/02/10 06:35

投稿

melian
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スコア21118

test CHANGED
@@ -1,5 +1,5 @@
1
1
  ```python
2
- df['a'] = df.apply(lambda x: sum(map(list, [*zip(range(len(df)), x.values)]), []), axis=1)
2
+ df['a'] = df.apply(lambda x: sum(map(list, [*zip(range(len(df)), x)]), []), axis=1)
3
3
  df = df.iloc[:,[-1]]
4
4
  print(df)
5
5
 

3

2023/02/10 06:34

投稿

melian
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スコア21118

test CHANGED
@@ -1,30 +1,13 @@
1
- ※ カラム名は適当に変更してください。
2
1
  ```python
2
+ df['a'] = df.apply(lambda x: sum(map(list, [*zip(range(len(df)), x.values)]), []), axis=1)
3
- dfx = df.copy()
3
+ df = df.iloc[:,[-1]]
4
- [dfx.insert(dfx.columns.get_loc(c), f'i{i}', [i]*len(dfx)) for i, c in enumerate(dfx.columns)]
5
- print(dfx)
4
+ print(df)
5
+
6
- dfx.info()
6
+ # a
7
+ # 0 [0, 43, 1, 2, 2, 21, 3, 63]
8
+ # 1 [0, 32, 1, 1, 2, 65, 3, 4]
9
+ # 2 [0, 23, 1, 5, 2, 6, 3, 4]
10
+ # 3 [0, 35, 1, 36, 2, 64, 3, 88]
11
+ # 4 [0, 12, 1, 1, 2, 3, 3, 5]
7
12
  ```
8
- | | i0 | 0 | i1 | 1 | i2 | 2 | i3 | 3 |
9
- |---:|-----:|----:|-----:|----:|-----:|----:|-----:|----:|
10
- | 0 | 0 | 43 | 1 | 2 | 2 | 21 | 3 | 63 |
11
- | 1 | 0 | 32 | 1 | 1 | 2 | 65 | 3 | 4 |
12
- | 2 | 0 | 23 | 1 | 5 | 2 | 6 | 3 | 4 |
13
- | 3 | 0 | 35 | 1 | 36 | 2 | 64 | 3 | 88 |
14
- | 4 | 0 | 12 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 5 |
15
13
 
16
- ```pyhton
17
- RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
18
- Data columns (total 8 columns):
19
- # Column Non-Null Count Dtype
20
- --- ------ -------------- -----
21
- 0 i0 5 non-null int64
22
- 1 0 5 non-null int64
23
- 2 i1 5 non-null int64
24
- 3 1 5 non-null int64
25
- 4 i2 5 non-null int64
26
- 5 2 5 non-null int64
27
- 6 i3 5 non-null int64
28
- 7 3 5 non-null int64
29
- dtypes: int64(8)
30
- ```

2

2023/02/10 06:19

投稿

melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -1,8 +1,9 @@
1
1
  ※ カラム名は適当に変更してください。
2
2
  ```python
3
3
  dfx = df.copy()
4
- [dfx.insert(dfx.columns.get_loc(i), f'i{i}', [i]*len(dfx)) for i in dfx.columns]
4
+ [dfx.insert(dfx.columns.get_loc(c), f'i{i}', [i]*len(dfx)) for i, c in enumerate(dfx.columns)]
5
5
  print(dfx)
6
+ dfx.info()
6
7
  ```
7
8
  | | i0 | 0 | i1 | 1 | i2 | 2 | i3 | 3 |
8
9
  |---:|-----:|----:|-----:|----:|-----:|----:|-----:|----:|
@@ -12,3 +13,18 @@
12
13
  | 3 | 0 | 35 | 1 | 36 | 2 | 64 | 3 | 88 |
13
14
  | 4 | 0 | 12 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 5 |
14
15
 
16
+ ```pyhton
17
+ RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
18
+ Data columns (total 8 columns):
19
+ # Column Non-Null Count Dtype
20
+ --- ------ -------------- -----
21
+ 0 i0 5 non-null int64
22
+ 1 0 5 non-null int64
23
+ 2 i1 5 non-null int64
24
+ 3 1 5 non-null int64
25
+ 4 i2 5 non-null int64
26
+ 5 2 5 non-null int64
27
+ 6 i3 5 non-null int64
28
+ 7 3 5 non-null int64
29
+ dtypes: int64(8)
30
+ ```

1

2023/02/10 06:10

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melian
melian

スコア21118

test CHANGED
@@ -1,14 +1,14 @@
1
1
  ※ カラム名は適当に変更してください。
2
2
  ```python
3
- dfx = df.copy().rename(columns=lambda c: f'n{c}')
3
+ dfx = df.copy()
4
- [dfx.insert(dfx.columns.get_loc(c), f'i{i}', [i]*len(dfx)) for i, c in enumerate(dfx.columns)]
4
+ [dfx.insert(dfx.columns.get_loc(i), f'i{i}', [i]*len(dfx)) for i in dfx.columns]
5
5
  print(dfx)
6
6
  ```
7
- | i0 | n0 | i1 | n1 | i2 | n2 | i3 | n3 |
7
+ | | i0 | 0 | i1 | 1 | i2 | 2 | i3 | 3 |
8
- |-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|-----:|
8
+ |---:|-----:|----:|-----:|----:|-----:|----:|-----:|----:|
9
- | 0 | 43 | 1 | 2 | 2 | 21 | 3 | 63 |
9
+ | 0 | 0 | 43 | 1 | 2 | 2 | 21 | 3 | 63 |
10
- | 0 | 32 | 1 | 1 | 2 | 65 | 3 | 4 |
10
+ | 1 | 0 | 32 | 1 | 1 | 2 | 65 | 3 | 4 |
11
- | 0 | 23 | 1 | 5 | 2 | 6 | 3 | 4 |
11
+ | 2 | 0 | 23 | 1 | 5 | 2 | 6 | 3 | 4 |
12
- | 0 | 35 | 1 | 36 | 2 | 64 | 3 | 88 |
12
+ | 3 | 0 | 35 | 1 | 36 | 2 | 64 | 3 | 88 |
13
- | 0 | 12 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 5 |
13
+ | 4 | 0 | 12 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 5 |
14
14