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PythonのデータフレームでAccessの更新クエリのような処理を実現したい

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taka000826

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 Pythonのデータフレームにおいて、Accessの更新クエリのような処理をしたい

pythonでデータ処理を行っている中で、Accessでいうところの更新クエリのような処理を行いたいのですが
やり方が分からず、どなたかよいやり方を教示いただけないでしょうか。

更新クエリのように一発で更新できるようなものを探しています。

df1

県コード 県名 人口1
001 東京 3000
002 神奈川 2000
003 千葉 2000

というデータフレームがあったときに、

df2

県コード 県名 人口2
001 東京 3200
002 神奈川 1800
004 埼玉 1500

というデータを元に、元のdf1の人口データを更新したいのです

作りたいデータ
df1

県コード 県名 人口1
001 東京 3200
002 神奈川 1800
003 千葉 2000

 試したこと

やり方がわからず、現状ではデータをpd.mergeでデータをつなげたうえで、
人口3というカラムを作って、人口2がNANだったら人口1を、人口2がNANでなければ人口2を反映する関数を作って
applyで適用してなんとかしましたが、
もっといい方法があるのではないか、と考えております。

ポイントは、df2の県コードでマッチしたものだけを更新するというところです。
(Accessでいうところの更新クエリなのですが、pythonでの書き方がわからず、、、)

どうぞ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

+2

県コード を Indexにして、これを基に DataFrame.update() を行えばよいのではないでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [['001','東京',3000],
     ['002','神奈川',2000],
     ['003','千葉',2000]],
    columns = ['県コード', '県名', '人口1']
)

new_df = pd.DataFrame(
    [['001','東京',3200],
     ['002','神奈川',1800],
     ['004','埼玉',1500]],
    columns = ['県コード', '県名', '人口1']
)

# "県コード"をIndexにする
df = df.set_index('県コード')
df.update(new_df.set_index('県コード'))

print(df)
#       県名     人口1
#県コード
#001    東京  3200.0
#002   神奈川  1800.0
#003    千葉  2000.0

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  • 2018/08/03 13:42 編集

    迅速な解答ありがとうございます。

    DataFrame.update()、、、!!
    ありがとうございます。
    インデックスがそろっていればそこを更新できるのですね。
    たしかにこれであればスムーズに更新が可能です。
    大変たすかりました!ありがとうございます!!

    ↓カラム名を変更せず/かつ指定のカラムだけ更新するコードにしてみました。
    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame(
    [['001','東京',3000],
    ['002','神奈川',2000],
    ['003','千葉',2000]],
    columns = ['県コード', '県名', '人口1']
    )

    new_df = pd.DataFrame(
    [['001','東京',3200],
    ['002','神奈川',1800],
    ['004','埼玉',1500]],
    columns = ['県コード', '県名', '人口2']
    )

    # "県コード"をIndexにする
    df = df.set_index('県コード')
    df.update(new_df.rename(columns={'人口2': '人口1'}).set_index('県コード')['人口1'])

    print(df)
    # 県名 人口1
    #県コード
    #001 東京 3200.0
    #002 神奈川 1800.0
    #003 千葉 2000.0




    参考
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.update.html

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