python/Rで縦持ちのデータを横持ちにする

Python

2018.06.02 2018.05.20

前処理大全の第７章の展開では、縦持ちから横持ちのawesomeな方法が記載されていましたが、逆の横持ちから縦持ちへの言及がありませんでした。このような手法は、あまり多用されていないから記載がなかったのかもしれません。

今回、仕事で横持ちから縦持ちにする必要がでてきたので調べてみました。

利用したサンプルデータ
1. (before)横持ちテーブル
2. (after)縦持ちテーブル
python編
R編
まとめ

利用したサンプルデータ

年月日が横持ちになっているテーブルを、年月日をdate、qtyに数字を入れて、縦持ちにする方法です。横持ちテーブルの年月日にある数字はqtyとします。

(before)横持ちテーブル

id	name	20170401	20170501	20170601
001	sato	10	20	30
002	kondo	100	200	300

(after)縦持ちテーブル

id	name	date	qty
001	sato	20170401	10
001	sato	20170501	20
001	sato	20170601	30
002	kondo	20170401	100
002	kondo	20170501	200
002	kondo	20170601	300

python編

アンピボット（横持ちから縦持ちにすること）は、pandas.meltを利用しました。

公式ドキュメントはこちらです。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.melt.html

import pandas as pd

qty_df = pd.read_table('~/Desktop/analysis/blog/input/yoko.csv')
qty_df

	id	name	20170401	20170501	20170601
0	1	sato	10	20	30
1	2	kondo	100	200	300

# melt : データフレームをアンピボットする
# qty_df : データフレーム
# id_vars=['id', 'name'] : アンピボットしない列名
# var_name='date' : アンピボット対象の列名をセットする列名
# value_name='qty' : アンピボット対象の値をセットする列名
qty_df_T = pd.melt(qty_df, id_vars=['id', 'name'], var_name='date', value_name='qty')
qty_df_T

	id	name	date	qty
0	1	sato	20170401	10
1	2	kondo	20170401	100
2	1	sato	20170501	20
3	2	kondo	20170501	200
4	1	sato	20170601	30
5	2	kondo	20170601	300

# csvで出力
qty_df_T.to_csv('qty.csv')

R編

アンピボットは、gatherを利用しました。

公式ドキュメントはこちらです。

gather function - RDocumentation

Gather takes multiple columns and collapses into key-value pairs, duplicating all other columns as needed. You use gather() when you notice that you have column...

library('tidyr')
library('dplyr')

df = read.table(file = '~/Desktop/analysis/blog/input/yoko.csv', header = TRUE)
df

id	name	X20170401	X20170501	X20170601
1	sato	10	20	30
2	kondo	100	200	300

# df : data.frame
# gather : データフレームをアンピボットする関数
# key = date : アンピボット対象の列名をセットする列名
# value = qty : アンピボット対象の値をセットする列名
# X20170401:X20170601 : アンピボットする列名
df.gather <- df %>%
                        tidyr::gather( key = date, value = qty, X20170401:X20170601)
df.gather

id	name	date	qty
1	sato	X20170401	10
2	kondo	X20170401	100
1	sato	X20170501	20
2	kondo	X20170501	200
1	sato	X20170601	30
2	kondo	X20170601	300

# パイプを利用しない方法
tidyr::gather( df, key = date, value = qty, X20170401:X20170601)

id	name	date	qty
1	sato	X20170401	10
2	kondo	X20170401	100
1	sato	X20170501	20
2	kondo	X20170501	200
1	sato	X20170601	30
2	kondo	X20170601	300

まとめ

Pythonではpandasのmelt、Rではgatherを使うことで、アンピボットが楽にできます。

前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

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