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

Question

以下のサイトを参考にsktimeで時系列データの分析を行いたいです。

自前のデータを用いて実施したいのですが、
データフレームの作成において、行の中に採番を付けて格納する方法がわかりません。

例として以下のsample.csvを読み込んで、

列名を採番としたデータフレーム(5rows ×　1columns)を作りたいです。イメージ↓(わかりにくくてすみません。)

０ 0 43 1 2 2 21 3 63
１ 0 32 1 1 2 65 3 4
２ 0 23 1 5 2 6 3 4
３ 0 35 1 36 2 64 3 88
４ 0 12 1 1 2 3 3 5

【試したこと】
新しく列名を付けて1つの列に配列としてまとめることはできましたが、採番が付けれませんでした。

ご回答お願いします。

(url)https://www.salesanalytics.co.jp/software/sktime/sktime004/

【最終的な理想イメージ】

Comments

[lehshell]

【試したこと】には
df['a'] = df.iloc[:,0:4].values.tolist()
と 'a' 列の各セルにリスト形式で格納しようとしていますが、リストで格納したいのではないのですか？
意図を汲んで回答したつもりですが。。。

Answer 1

列名を採番としたデータフレーム(5rows ×　1columns)を作りたい

からは１つのセルにリストを入れたいように読めます。
もしそうであれば次のようにします。

import pandas as pd
import io

text = """
43,2,21,63
32,1,65,4
23,5,6,4
35,36,64,88
12,1,3,5
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(text), header=None)
df['a'] = df.apply(lambda row: sum(map(list, zip(range(len(df)), row)),[]), axis=1)
df.drop(columns=df.iloc[:,0:-1], inplace=True)
print(df)
"""
                              a
0   [0, 43, 1, 2, 2, 21, 3, 63]
1    [0, 32, 1, 1, 2, 65, 3, 4]
2     [0, 23, 1, 5, 2, 6, 3, 4]
3  [0, 35, 1, 36, 2, 64, 3, 88]
4     [0, 12, 1, 1, 2, 3, 3, 5]
"""

Answer 2

データ分析についてはおいといて、あくまで元dfを目的のものに変形する方法のみ示します。
以下のような感じでできます。
もしかしたらnumpyの配列として扱った方が簡単かもしれませんが。

import pandas as pd
from io import StringIO

s="""43,2,21,63
32,1,65,4
23,5,6,4
35,36,64,88
12,1,3,5"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), header=None)

# 必要な列を末尾に追加
N_COL = len(df.columns)
moves = [] # 列移動のための情報
for i in df.columns:
    ins = i+N_COL
    df[ins] = i
    moves += [ins,i]

df = df.reindex(moves, axis='columns')  # 列移動
df.columns = [i for i in range(N_COL*2)]# 列名をリセット
print(df)
"""
   0   1  2   3  4   5  6   7
0  0  43  1   2  2  21  3  63
1  0  32  1   1  2  65  3   4
2  0  23  1   5  2   6  3   4
3  0  35  1  36  2  64  3  88
4  0  12  1   1  2   3  3   5
"""

Comments

[tetuzo]

丁寧なご回答ありがとうございます。
質問内容に付け加えたのですが、最終的に1列目に
得られた採番ごとの値を集約したいのですが
どのようにすればいいでしょうか。

よろしければ回答をお願いします。

[8524ba23]

追記分はちゃんと読めておらず理解していませんが
なんとなくデータの持ち方から見直した方がよいように思いました。
（行x列の2次元ではなく３次元が適切なのかも？）
なので、この回答は最初の質問内容に対するものにとどめ、このまま修正しない予定です。

Answer 3

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。

X = pd.DataFrame(index=df.T._series.values()).rename_axis('a').reset_index()
print(X.iloc[0].values[0])

# 0    43
# 1     2
# 2    21
# 3    63
# Name: 0, dtype: int64

Comments

[tetuzo]

丁寧なご回答ありがとうございます。
質問内容に付け加えたのですが、最終的に1列目に
得られた採番ごとの値を集約したいのですが
どのようにすればいいでしょうか。

よろしければ回答をお願いします。

[melian]

「最終的な理想イメージ」の図からは「最終的に1列目に得られた採番ごとの値を集約」がどれに当たるのか読み取ることができませんでした。できれば、サンプルデータでの期待する処理結果を提示していただけますか？

[tetuzo]

質問内容が不適切で申し訳ありません。
サンプルデータでの期待する処理結果は 5行1列のデータフレームを作成し
# a
# 0 0 43 1 2 2 21 3 63
# 1 0 32 1 1 2 65 3 4
# 2 0 23 1 5 2 6 3 4
# 3 0 35 1 36 2 64 3 88
# 4 0 12 1 1 2 3 3 5
例として df.iloc[0,:].values[0] 　#0番目の行の値を取り出す
#0 43
#1 2
#2 21
#3 63 のようにしたいです。
リストにしてしまうと上の処理ができないのではないかと感じました。

[melian]

回答を修正しましたが、それでしたら元々のデータフレームから抽出すればよいかと思いますが。。。

[tetuzo]

お忙しい中、何度も回答ありがとうございます。ご指摘の通りです。
私のやりたいことはsktimeで時系列データを分析することで、
参考したurl先のサンプルコードは異状なく動き結果を確認できました。
そこで、自分が持っている時系列データを使って同様のことをしたいと
思って行ったのですが、データセットの作成でつまづきました。
そこでいろいろと調べたのですが、わからなかったため質問した経緯です。
拙い質問で申し訳ありません。

[melian]

いえ、こちらこそ記事の内容を読んでから考えるべきでした。一応、補足しておきますと、X.iloc[0,:] と X.iloc[0] は同じ意味です。(結果も同じです)