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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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毎日のデータに隔日のデータを結合する

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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2018/07/05 05:07

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
2017/01/011492-------90
2017/01/021492-------78
2017/01/031492-------69
2017/01/041492-------94
2017/01/051492-------85
2017/01/061492-------81
日付(YYYY/MM/dd)商品コード発注数
2017/01/021492-------46
2017/01/051492-------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
2017/01/011492-------90NaN
2017/01/021492-------7846
2017/01/031492-------69NaN
2017/01/041492-------94NaN
2017/01/051492-------8585
2017/01/061492-------81NaN

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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ベストアンサー

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

Python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.DataFrame( 4 {"売上" : [90,78,69,94,85,81], 5 "商品コード": ["492--","492--","492--","492--","492--","492--"]}, 6 index=pd.date_range("2017/01/01", periods=6, freq="1D")) 7 8df2 =pd.DataFrame( 9 {"注文数" : [46,85]}, 10 index=pd.date_range("2017/01/02", periods=2, freq="3D")) 11 12print(df1.join(df2)) 13# 商品コード 売上 注文数 14#2017-01-01 492-- 90 NaN 15#2017-01-02 492-- 78 46.0 16#2017-01-03 492-- 69 NaN 17#2017-01-04 492-- 94 NaN 18#2017-01-05 492-- 85 85.0 19#2017-01-06 492-- 81 NaN

投稿2018/07/05 05:52

magichan

総合スコア15898

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pinocookie

2018/07/05 06:53

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)
magichan

2018/07/05 07:30

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。
pinocookie

2018/07/05 07:50

回答ありがとうございます!!
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