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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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投稿2018/06/02 10:07

pythonで2つのデータを組み合わせたデータを作成するプログラムを作りたいと考えています。

具体的には、共通の列名を持たない2つのデータフレームdf1,df2があり、実行後のデータフレームをdf2とします。df1のE列はdf2の列名を表しています。
①df2からdf1のA列~C列の要素の組み合わせ(例:df1の0行目の場合、10,5,6)と完全一致する行を見つけます。(例:df2の3行目)
② df1のD列の要素((例:0行目の場合、30)をdf2に追加します。追加する場所の行は①で見つけた行です。列はdf1のE列の要素(例:0行目の場合、0)と同じ列名になります。(例:df2の3行目"0"列)
③df1のD列の要素をすべてdf2に追加できたら処理終了とし、df2をdf2
と名付け、csvで出力する。

下記URLで私が実現したいことに近いことをされており、応用できないかと考えてみましたが、①の複数条件の与え方が分からなかったため、今回質問させていたできました。ご教授のほど、よろしくお願いいたします。

https://teratail.com/questions/103286

df1:
|A|B|C|D|E
|:--|:--:|--:|
10|5|6|30|0
100|4|7|40|5
110|4|8|45|10

df2:
|F|G|H|0|5|10
|:--|:--:|--:|
1000|10|20|nan|nan|nan|
1000|15|90|nan|nan|nan|
100|4|7|nan|nan|nan|
10|5|6|nan|nan|nan|
110|4|8|nan|nan|nan|

---------------実行後作成されたデータdf2のイメージ
df1の0行目A~C列の要素がdf2の3行目F~G列と完全一致したとき、df1のE列は0であるため、df2の3行目"0"列にdf1のD列の要素30を追加したdf2
が作成される。
df1の1行目も同様にdf2のA~C列に完全一致する行があるため、df1のE列の要素5と同じ列名である"5"列にdf1の1行目D列の要素40が入る。

df2*:
|A|B|C|0|5|10
|:--|:--:|--:|
1000|10|20|nan|nan|nan|
1000|15|90|nan|nan|nan|
100|4|7|nan|40|nan|
10|5|6|30|nan|nan|nan|
110|4|8|nan|nan|45|

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ベストアンサー

df1 から DataFrame.pivot_table() にて変換用テーブルを生成し、それをdf2DataFrame.join()引き当てるとよいかと思います。

import pandas as pd import numpy as np import io data1 = """A,B,C,D,E 10,5,6,30,0 100,4,7,40,5 110,4,8,45,10 """ data2 = """F,G,H,0,5,10 1000,10,20,,, 1000,15,90,,, 100,4,7,,, 10,5,6,,, 110,4,8,,, """ df1 = pd.read_csv(io.StringIO(data1)) df2 = pd.read_csv(io.StringIO(data2)) # pivot_table により 変換用のテーブルを生成 conv_tbl = df1.pivot_table(values='D', index=['A','B','C'], columns='E') # df2 に上記の変換テーブルを引き当てる df2 = df2.loc[:,['F','G','H']].join(conv_tbl, on=['F','G','H']) # df2のカラム名を 'F','G', 'H' から 'A','B','C' に変更 df2 = df2.rename({'F':'A','G':'B','H':'C'},axis=1) print(df2) # A B C 0 5 10 #0 1000 10 20 NaN NaN NaN #1 1000 15 90 NaN NaN NaN #2 100 4 7 NaN 40.0 NaN #3 10 5 6 30.0 NaN NaN #4 110 4 8 NaN NaN 45.0

投稿2018/06/04 00:22

magichan

総合スコア15898

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2018/11/27 12:28

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