回答編集履歴
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リストを使わない方法
answer
CHANGED
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@@ -26,4 +26,46 @@
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((df['転入時年齢'] >= 95)&(df['転入時年齢'] <= 99)).sum(),
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((df['転入時年齢'] >= 100)).sum()] for df in df_list]
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-
直接データフレームを作るのは、処理はたいしたことはないのですが、テストデータ作成に時間がかかるのでちょっと待ってください。
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+
直接データフレームを作るのは、処理はたいしたことはないのですが、テストデータ作成に時間がかかるのでちょっと待ってください。
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こんな感じです。ちょっと勉強が必要ですが、読み解いてください。
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+
```python
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+
>>> import pandas as pd
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+
>>> df_list = [df_4,df_5,df_6,df_7,df_8,df_9,df_10,df_11,df_12,df_13]
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+
>>> dummy_df = pd.DataFrame({'転入時年齢範囲':list(range(0,101,5)), 'count': [0]*21})
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+
>>>
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+
>>> result_list = []
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+
>>> for i, df in enumerate(df_list):
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... temp_df1 = pd.DataFrame({'転入時年齢範囲':df['転入時年齢'].apply(lambda age: (age//5)*5 if age<100 else 100), 'count':[1]*len(df)})
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+
... temp_df2 = pd.concat([temp_df1, dummy_df]).groupby('転入時年齢範囲').sum()
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+
... temp_df2.columns = [f'df_{i+4}']
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+
... result_list.append(temp_df2)
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+
...
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+
>>> result_df = pd.concat(result_list, axis=1)
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+
>>> result_df.index = [f'{i}歳～{i+4}歳' for i in range(0,100,5)] + ['100歳以上']
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+
>>>
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+
>>> print(result_df)
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+
df_4 df_5 df_6 df_7 df_8 df_9 df_10 df_11 df_12 df_13
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50
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+
0歳～4歳 0 0 1 2 1 3 2 2 3 1
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51
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+
5歳～9歳 3 3 7 3 2 2 2 6 0 3
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52
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+
10歳～14歳 1 2 1 0 4 5 4 3 3 5
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53
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+
15歳～19歳 2 2 3 1 0 1 4 5 2 6
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54
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+
20歳～24歳 0 0 2 2 3 0 3 2 2 3
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55
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+
25歳～29歳 1 1 3 2 3 1 1 3 2 6
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56
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+
30歳～34歳 2 4 0 7 1 2 3 4 0 5
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57
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+
35歳～39歳 1 1 0 0 5 2 2 3 1 2
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58
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+
40歳～44歳 1 2 1 4 2 3 6 3 3 2
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59
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+
45歳～49歳 1 2 3 1 0 1 4 9 3 0
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60
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+
50歳～54歳 1 1 3 4 5 2 4 0 1 4
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61
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+
55歳～59歳 0 2 1 1 6 2 7 3 0 3
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62
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+
60歳～64歳 2 0 2 3 7 1 2 3 1 2
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63
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+
65歳～69歳 2 1 2 2 1 0 2 5 2 4
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64
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+
70歳～74歳 0 0 0 1 2 1 3 0 0 7
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65
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+
75歳～79歳 1 3 4 1 1 1 2 3 2 2
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66
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+
80歳～84歳 1 5 3 2 1 2 0 2 6 3
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67
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+
85歳～89歳 4 2 4 1 0 1 1 1 3 3
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68
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+
90歳～94歳 0 0 1 2 3 3 5 5 0 2
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69
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+
95歳～99歳 1 1 4 2 0 0 2 5 1 4
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70
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+
100歳以上 6 5 3 5 7 4 11 5 2 8
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71
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+
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