回答編集履歴
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回答に追記
test
CHANGED
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@@ -18,7 +18,7 @@
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)
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## 追記
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## 追記1
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以下の2点
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1. DataFrame.groupby メソッドを使うこと
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24
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2. 最終的に得たい DataFrame のカラムの並び順を質問にあるように `01_100m, 01_1000m, 02_100m, 02_1000m` とすること
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@@ -36,3 +36,30 @@
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+
## 追記2
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+
`df.groupby` の第1引数には、各列名に対応するグループ化するときのキーを得る関数をそのまま渡せるので、追記1に書いた2行
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+
```python
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+
cols_map = {col: get_key(col) for col in df.columns}
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+
total_df = df.groupby(cols_map, axis=1, sort=True).sum().rename(columns=lambda col: f'{col}m')
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+
```
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+
は、dict `cols_map` を作らずとも以下の1行で済むところでした。
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+
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+
```python
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+
total_df = df.groupby(get_key, axis=1, sort=True).sum().rename(columns=lambda k: f'{k}m')
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+
```
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+
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+
**備考**
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さらにリファクタの思いつきですが、グループ化のキーに末尾の`'m'` を含めるか含まないかでソート結果が変わってしまうのを気にしたコードを書くのはやや煩雑なので
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+
- `get_key`関数は `'01男性_有効_有効_100m'` に対して `('01', 100)` というタプルを返させるようにして、
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+
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+
- 集計したDataFrameの列を rename するときの columns に、このタプルから `'01_100m'` を返すlambdaを指定する
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というのもアリかなと思いました。
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回答に追記
test
CHANGED
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@@ -18,3 +18,21 @@
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```
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## 追記
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以下の2点
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+
1. DataFrame.groupby メソッドを使うこと
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24
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+
2. 最終的に得たい DataFrame のカラムの並び順を質問にあるように `01_100m, 01_1000m, 02_100m, 02_1000m` とすること
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+
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+
が求められているのであれば、下記のようにします。(`get_key`関数は先述したものをそのまま使います)
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```python
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+
cols_map = {col: get_key(col) for col in df.columns}
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+
total_df = df.groupby(cols_map, axis=1, sort=True).sum().rename(columns=lambda col: f'{col}m')
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```
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+
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+
上記のように`df.groupby` のキーワード引数 `sort` にTrueを指定しますが、このときに 上記の 2. のような列の並びを得るためには、`get_key`関数で得られる各列名のキーには末尾の`m` を含めないようにしておく必要があります。そのため集計してから、あらためて各列の末尾に `m` を付加しています。
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**上記の実行例:**
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回答プログラム修正
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CHANGED
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@@ -5,7 +5,7 @@
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import re
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def get_key(x):
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-
return re.sub(r'^(\d{2})[^\d]+(\d+)m$', r'\1
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+
return re.sub(r'^(\d{2})[^\d]+(\d+)m$', r'\1_\2', x)
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```
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この `get_key(x)` を使って列をグループ化し、同じキーとなる列を合計したSeriesを各列とするDataFarame `total_df` を作るには以下のようにします。
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2
回答プログラム修正
test
CHANGED
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@@ -5,7 +5,7 @@
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5
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import re
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6
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def get_key(x):
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-
return re.sub(r'^(\d{2})[^
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return re.sub(r'^(\d{2})[^\d]+(\d+)m$', r'\1-\2', x)
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```
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この `get_key(x)` を使って列をグループ化し、同じキーとなる列を合計したSeriesを各列とするDataFarame `total_df` を作るには以下のようにします。
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1
回答テキスト修正
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CHANGED
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@@ -1,6 +1,6 @@
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元データから作ったDataFrame を `df` とします。（ただし`UID` は`df`のインデクスに使用するものとします。）
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-
まず、`'01男性_有効_有効_100m'` という文字列から `'01_100m'` という文字列を得る関数を作っておきます。
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+
まず、`'01男性_有効_有効_100m'` という文字列から ~~`'01_100m'`~~ `'01_100'` という文字列を得る関数を作っておきます。
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```python
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import re
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6
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