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    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。

毎日のデータに隔日のデータを結合する

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現在の商品販売データの解析を行っています。

以下の2つのデータを所持しています。

日付(YYYY/MM/dd) 商品コード 売上
2017/01/01 1 492------- 90
2017/01/02 1 492------- 78
2017/01/03 1 492------- 69
2017/01/04 1 492------- 94
2017/01/05 1 492------- 85
2017/01/06 1 492------- 81
日付(YYYY/MM/dd) 商品コード 発注数
2017/01/02 1 492------- 46
2017/01/05 1 492------- 85

下のデータは毎日集計されるわけではなく、隔日で集計されます。
これら2つのデータを「日付」をもとに結合をさせたいです。

日付(YYYY/MM/dd) 商品コード 売上 発注数
2017/01/01 1 492------- 90 NaN
2017/01/02 1 492------- 78 46
2017/01/03 1 492------- 69 NaN
2017/01/04 1 492------- 94 NaN
2017/01/05 1 492------- 85 85
2017/01/06 1 492------- 81 NaN

このような操作をPandasで行うにはどのようにすればよろしいでしょうか。

よろしくお願いします。

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回答 1

checkベストアンサー

0

どちらのDataFrame も "日付" 列が DatetimeIndex なのでしたら

DataFrame.join()

で問題ないのではないでしょうか

以下動作サンプル

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {"売上" : [90,78,69,94,85,81],
     "商品コード": ["492--","492--","492--","492--","492--","492--"]},
    index=pd.date_range("2017/01/01", periods=6, freq="1D"))

df2 =pd.DataFrame(
    {"注文数" : [46,85]},
    index=pd.date_range("2017/01/02", periods=2, freq="3D"))

print(df1.join(df2))
#            商品コード  売上   注文数
#2017-01-01  492--  90   NaN
#2017-01-02  492--  78  46.0
#2017-01-03  492--  69   NaN
#2017-01-04  492--  94   NaN
#2017-01-05  492--  85  85.0
#2017-01-06  492--  81   NaN

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  • 2018/07/05 15:53

    回答ありがとうございます!

    現在手元に元のデータがないので確認はできませんが、日付部分はおそらくオブジェクト型です。

    DataFrame.joinで結合できるということは2つのデータフレームを以下のように変換して、joinさせれば例で示してくださった場合と同じように結合できるということでしょうか

    df['日付'] = pd.to_datetime(df['日付'])
    df.set_index('日付', inplace=True)

    キャンセル

  • 2018/07/05 16:30

    その認識であっておりますが、日付列の型はObject型のままでも問題なく結合できるかと思います。
    ただし、joinを使う場合は 日付列を Index に指定する必要はあります。

    もし、日付列をIndexに設定せずにデータで結合したい場合は pandas.merge() を使ってください。これは

    pd.merge(df1, df2, on='日付', how='left')

    のように書けるかと思います。

    この場合、引数の on='日付' はどの列の値で結合するかを示し、how='left' は左側(df1)の行を基準に結合するという意味になります。

    キャンセル

  • 2018/07/05 16:50

    回答ありがとうございます!!

    キャンセル

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