Sibainu Relax Room

柴犬と過ごす

Python ピボットの作成

また何かをしているなという顔をしている柴犬です。

Pandas を使って縦持ちの表を横持ちすることをしてみました。

JupyterLab を使って即時にコードを書いて実行、結果を直ぐに確認することができるので、Python – Pandas – JupyterLab の組み合わせはすごいです。
「コードを書いて実行、結果」このループの素早さの快感を改めて実感しました。

概要

Pandas を使って縦持ちの表を横持ちすることをしてみました。

最後のピボットを使うところは同じですが、そこに至る前処理にいろいろな方法があります。

ひとつつの関数にいろいろな引数、返しがあり混乱するところでもあります。

作成

データ例

データ例はつぎのとおりです。

まずは、データフレームに読み込みます。

copy

import pandas as pd
import numpy as np

data = [
    {'city': 'tokyo', 'date': '2023-02-03'},
    {'city': 'tokyo', 'date': '2023-02-04'},
    {'city': 'tokyo', 'date': '2023-02-05'},
    {'city': 'kyoto', 'date': '2023-03-01'},
    {'city': 'oosaka', 'date': '2023-03-04'},
    {'city': 'oosaka', 'date': '2023-03-05'},
    {'city': 'kyoto', 'date': '2023-03-05'},
    {'city': 'kyoto', 'date': '2023-04-02'},
]
data = pd.DataFrame(data)

jupyter lab で実行してみます。

横もちにする列名の作成

グループ毎に 0 から始まる番号を振り、「date_」を先頭に付加したものを列名とします。

この場合「city」をグループにして、列名は date_1、date_2・・・・となります。

copy

datatemp = (
    data
    .groupby(['city'])
    .apply(lambda x: pd.Series(np.arange(len(x)), x.index))
    .map('date_{}'.format)
    .reset_index(name = 'newid')
)
datatemp

jupyter lab で実行してみます。

データフレームの結合

データフレーム「data」の index をキーとし、データフレーム「datatemp」の level_1 をキーとして結合します。

copy

result = (
    data
    .merge(datatemp, left_index = True, right_on = 'level_1',\
           how = 'left',  suffixes=('', '_y')) 
)
result

jupyter lab で実行してみます。

ピボットの作成

下準備ができましたので、ピボットを行います。

reset_index はインデックスを振り直し、rename_axis は 「city」左横を空白にします。

copy

(
    result
    .pivot(index = 'city_x', columns = 'newid', values = 'date')
    .reset_index()
    .rename_axis(None, axis = 'columns')
)

jupyter lab で実行してみます。

目的の表が得られました。

別の方法

Groupby、Lambda 関数の周辺を考え直して、ひとつの道が見えましたので追記します。

前の次の2つのパーツを1つにします。

datatemp = (
    data
    .groupby(['city'])
    .apply(lambda x: pd.Series(np.arange(len(x)), x.index))
    .map('date_{}'.format)
    .reset_index(name = 'newid')
)
datatemp
result = (
    data
    .merge(datatemp, left_index = True, right_on = 'level_1',\
           how = 'left',  suffixes=('', '_y')) 
)
result

次のようにひとつにします。

copy

data['newid'] = (
    data
    .groupby(['city'], group_keys = False)['city']
    .apply(lambda x: pd.Series(np.arange(len(x)), x.index))
    .map('date_{}'.format)
)
data

jupyter lab で実行してみます。

最後のピボットも次のように修正します。

(
    data
    .pivot(index = 'city', columns = 'newid', values = 'date')
    .reset_index()
    .rename_axis(None, axis = 'columns')
)

mapを使わない別な方法

copy

data['A'] = (
    data
    .groupby(['city'], group_keys=False)['date']
    .apply(lambda x: pd.Series(range(len(x)), x.index))
)

def func(row):
    return f'date_{row.A}'
data['newid'] = data.apply(func, axis = 1)
data

もっと簡単な方法があった

google で 「pandas グループごとに連番」 と検索してみると、cumcount 関数を使用した記事がいくつも出てきます。

cumcount 関数の戻り値は 、グループ毎の格要素のシーケンス番号の Series です。
その使い方は、次のとおりです。

cumcount の使用

cumcount 関数を使ってみます。すごく簡素になります。
メソッドチェーンでたったの１行で済みます。

copy

import pandas as pd
import numpy as np

data = [
    {'city': 'tokyo', 'date': '2023-02-03'},
    {'city': 'tokyo', 'date': '2023-02-04'},
    {'city': 'tokyo', 'date': '2023-02-05'},
    {'city': 'kyoto', 'date': '2023-03-01'},
    {'city': 'oosaka', 'date': '2023-03-04'},
    {'city': 'oosaka', 'date': '2023-03-05'},
    {'city': 'kyoto', 'date': '2023-03-05'},
    {'city': 'kyoto', 'date': '2023-04-02'},
]
data = pd.DataFrame(data)

result = (
    data
    .assign(newid = data.groupby(['city']).cumcount().map('date_{}'.format))
    .pivot(index = 'city', columns = 'newid', values = 'date')
    .reset_index()
    .rename_axis(None, axis = 'columns')
)
result

jupyter lab で実行してみます。

別の表現

result = (
    data
    .assign(newid = data.groupby(['city']).cumcount().map('date_{}'.format))
    .pivot(index = 'city', columns = 'newid', values = 'date')
    .reset_index()
    .rename_axis(None, axis = 'columns')
)

上記の部分を次のようにすることもできます。
見通しがいいので、こちらの方が私の好みです。

newid = (
    data
    .groupby(['city'])
    .cumcount()
    .map('date_{}'.format)
)

result = (
    data
    .assign(newid = newid)
    .pivot(index='city', columns='newid', values='date')
    .reset_index()
    .rename_axis(None, axis = 'columns')
)

newid = newid とするのは、参照の式とするためです。

assign について

既存の列に加えて、新しい列を持つ新しい DataFrame を作成します。
別の列に依存する場合であっても、同じ割り当てのなかで列を作成できます。
使い方は次のようになります。