notebook(Python3)を使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。PythonのPandasライブラリを用いて曜日ごとの集計を行うにはどのように処理すればいいのか理解しています。ここではこのpandasにて曜日ごとの集計を実施する方法や、曜日が数字で表す場合の曜日番号(pythonでは基本的に曜日は数値で表記)もまとめていきます。Python(Pandas)のweekday機能を用い、月曜日などの曜日ごとの集計を行う方法Python(Pandas)にて曜日ごとの集計を行う方法それでは以下のサンプルデータを用いてpythonにて曜日別の集計を行う方法について確認していきます。・最後に処理したい集計方法の関数(平均など)の実行の流れに従って対応するといいです。以下のようなcsvを読み込み、曜日ごとの集計として今回は平均値を求めてみましょう。このデータを曜日ごとの集計していくには、以下のサンプルコードを用いるといいです。[“date”,”weekday”]df.groupby(level=[“weekday”]).mean()と処理すること曜日別の集計が完了します。このコードの各々の意味は後ほど解説しているため参考にしてみてくださいね。上の出力結果の曜日の番号と実際に曜日(月曜日など)との対応を見ていきましょう。Pandasでの曜日番号の詳細(月曜日が0)なお上のようにpython(pandas)にて曜日を表示する際には基本的に数値(番号)で表記されます。曜日と数値の対応は以下の通りです。・月曜日:0・火曜日:1・水曜日:2・木曜日:3・金曜日:4・土曜日:5・日曜日:6月曜日から数字が始まり、かつその数値が0なことを覚えておきましょう。上に記載のコードの意味の詳細を解説していきます。osos.chdir(“C://sample”)→osライブラリのインポートし、csvが置いてあるディレクトリへ移動しています。parse_dates=True)→pandasをインポートし、csvの読み込みしています。parse_dates=Trueにて0行目(最も左の日時データ)をインデックスとし、これを文字ではなく日時として読み込む処理をしています)。df.set_index([df.index,df.index.weekday])→これはマルチインデックス(インデックスが複数)にして処理しています。日時データの場合、個人的にはマルチインデックスにした方が見やすいので、このように処理しています。インデックス1列目に日時すべて(df.indexの部分)、インデックス2列目に曜日(df.index.weekdayの部分)を表示させています。[“date”,”weekday”]→上のマルチインデックスの各列をdate(日時すべて)とweekday(曜日ごと)に変更しています。df.mean(level=’weekday’)→曜日ごとの集計(今回は平均(mean))を実行しています。コードは1行ずつ丁寧にみていけば意味がわかってきますので、じっくり見るのが大事ですね。上ではすべての曜日のデータ集計を行っていますが、特定の曜日のみの集計を行いたい場合もあるでしょう。以下で例として月曜日のみの集計を実施してみましょう。以下のサンプルコードを使うといいです。0].mean()の部分で、インデックス列を曜日に変換し、続いて曜日が0(月曜日のみ)に該当するデータのみを集計し、平均を取っている形となります。特定の曜日だけの集計を行うにはマルチインデックスでは処理できないので、上のよう1つだけ(曜日)のインデックスとした上で対応するといいです。Python(Pandas)のweekday機能を用い、月曜日などの曜日ごとの集計を行う方法ここでは、Python(Pandas)にて曜日ごとの集計を行う方法について解説しました。・曜日別のスライスを行い集計にて処理するのがのがポイントですね。Pandas(Python)での各種処理方法に慣れ、より効率的なデータ解析を行っていきましょう。コピーlife-freedom888をフォローするlife-freedom888ウルトラフリーダム関連記事Python3【Python】Pandasとnumpyにて平方根(ルート)や立方根の計算を行う方法【列ごとに一括で】Pythonのpandasやnumpyライブラリは両方ともがデータ解析を行うための便利なツールといえます。両方ともを使いこなせていないとうまく処理できないケースも多く、操作方法を丁寧に理解していく必要があります。しなければ作成・上書き】」について解説していきます。...Python3【Python】Pandasにて列に同じ値を追加したり空の列を追加したりする方法Pythonのpandasライブラリはデータ解析を行うための便利なツールといえます。初心者が使いこなすのは難しく、操作方法を一つずつ丁寧に理解していく必要があります。ここでは、中でもPythonのPandasにて列を追加...Python3Pandasにてexcelやcsv出力時に特定の列のみを書き出す方法【Jupyternotebook(python)】Jupyternotebookにてpythonを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。csvやExcelデータをpandasにて読み込み、一部の行や列のみをcsvやexcelファイルとしたい...Python3Pandasでグラフの軸の範囲を指定する方法【x軸、y軸の範囲の指定(jupyternotebook(python)のMatplotlib(散布図など)_xlimとylim】Jupyternotebook(Python3)にてPandasを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。notebookのPandasで表示(print)を省略しない方法【列や行(幅)の文字数制限をはずす(python3)】Jupyternotebook(Python3)にてPandasを使いこなすためにには、さまざまな処理方法を理解しておく必要があります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。最近の投稿19800円の10%(10パーセント)や10%オフや10%アップの計算方法(1万9800円)19800円の5%(5パーセント)や5%オフや5%アップの計算方法(1万9800円)20万円の5%(5パーセント)や5%オフや5%アップの計算方法(200000円)20万円の10%(10パーセント)や10%オフや10%アップの計算方法(200000円)pythonでファイルを一括コピーする方法【特定の一部のファイルだけも・フォルダ内全てのファイル】タイトルとURLをコピーしました。