Dataframe グループの抽出 演習 次のような、あるジムの利用ログのデータがあります。データは列利用日でソートされています。ログID利用者ID利用日利用時間(分)1001U00012022/02/01451002U00022022/02/0162............103... 2022.05.09 Dataframe
Dataframe filter()を使った抽出 抽出(filter)は、指定した条件に合致するグループのデータだけを取得するような処理です。たとえば次のようなケースです。複数クラスの試験結果のデータから、「平均点が70点以上のクラス」のデータを抽出する複数ユーザーの購入履歴ログから、「購... 2022.05.09 Dataframe
Dataframe transform() 関数を使う場合 DataFrameGroupByのtransform()次のようにtransform()を使うことで、関数を使った変換処理ができます。そのため、指定する関数次第で柔軟な処理が行えます。#指定した列でグループ化grouped=df.group... 2022.05.05 Dataframe
Dataframe 通し番号の付与 cumcount() cumcount()cumcount() はDataFrameにはなく、DataFrameGroupByだけで使えるメソッドです。グループごとに、データに対して通し番号をふりたい時に使います。たとえば、以下のようなケースです。複数ユーザーの... 2022.05.05 Dataframe
Dataframe グループごとの変換 rank() 「変換」ではグループごとに 個々のデータ に対して処理を行う点が特徴です。そのため、次のようにグループごとにデータの個数分の結果が出ます。変換処理の方法次のようにgroupby()の結果(DataFrameGroupByオブジェクト)と変換... 2022.05.05 Dataframe
Dataframe agg()を用いた演習 importpandasaspd#ジムの利用履歴データを読み込みdf=pd.read_csv("dataset/gym_log.csv",index_col="ログID")#先頭5行を確認df.head()利用者ID利用日利用時間(分)ログ... 2022.05.03 Dataframe
Dataframe agg()で関数を用いて集約する方法 agg()では、集約方法として関数を指定することも可能です。そのため、指定する関数次第で柔軟な集約処理が行えます。#指定した列でグループ化grouped=df.groupby(列名)#指定した関数の処理を使って集約grouped.agg(関... 2022.05.03 Dataframe
Dataframe agg() 複数の集約値を一括で計算 複数の集約値を一度に出したいときはagg()が便利です。次のように、集約方法のリストを渡すことで複数の集約値を一度に計算します。#指定した列でグループ化するgrouped=df.groupby(列名)#グループごとに複数の方法で集約するgr... 2022.05.03 Dataframe
Dataframe 集計の方法 次のようにgroupby()の結果(DataFrameGroupByオブジェクト)と集約メソッドを組み合わせることで、グループごとの集約ができます。#指定した列でグループ化するgrouped=df.groupby(列名)#グループごとに集約... 2022.05.03 Dataframe
Dataframe groupsを使った各グループの内訳を確認 DataFrameGroupByには各グループを確認するためのいろいろな機能があります。たとえば、次のようなものですメソッド説明get_group(グループ名)指定したグループのデータ(DataFrame)を取得head(行数)各グループの... 2022.04.30 Dataframe