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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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データ前処理 横持ち フラグ化

engengeng9

総合スコア4

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2023/01/29 14:26

前提

分析用データの前処理をしているのですが、やりたい事が出来ず困っています。
初心者で恐縮ですが、ご教示いただけますと幸いです。

実現したいこと

縦持ち・重複ありのデータ(下記df参照)を
userでユニーク化し、
placeを横持ちして、カウントした値を入れたいです。

※最終的に実現したいアウトプット
user 京都 千葉 東京
A,1,0,1
B,0,2,0
C,0,0,1

該当のソースコード

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'user': ['A', 'B', 'B', 'C', 'A'],'place': ['京都','千葉','千葉','東京','東京']}) 4 5tmp=pd.get_dummies(df['place']) 6 7pd.concat([df,tmp],axis=1).drop(columns=['place'])

試したこと

色々調べて上記コードで実行しましたが、
・ユーザーがユニーク化出来ていない
・placeのカウントが出来ていない
という事で、
ここから修正するためのヒント、もしくはget_dummiesではない適切な方法があれば教えて頂きたいです。

何卒、宜しくお願いいたします。

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python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'user': ['A', 'B', 'B', 'C', 'A'],'place': ['京都','千葉','千葉','東京','東京']}) 4dfx = df.pivot_table(index='user', columns='place', aggfunc=len, fill_value=0) 5print(dfx) 6 7# place 京都 千葉 東京 8# user 9# A 1 0 1 10# B 0 2 0 11# C 0 0 1

投稿2023/01/29 14:42

melian

総合スコア19494

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engengeng9

2023/01/29 23:45

ご教示頂きありがとうございます。 aggfunc=lenを使えばpivot_tableでも実現出来るのですね。大変助かりましたm(__)m
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