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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。

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2つの単語群から共通するものを取り出したい

ars_lon

総合スコア13

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。

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投稿2018/08/28 16:05

前提・実現したいこと

Excelにある2つの単語群の中から共通するものを見つけようとしています。

単語群1がa,b,c,d,e,f,g
単語群2がa,c,d,g
だとしたら
a→o
b→x
c→o
d→o
e→x
f→x
g→o
のように表示させようとしています。

発生している問題・エラーメッセージ

単語群1をd1、単語群2をd2として(それぞれSeriesです)、

lis = []
for i in range(d2.shape[0]):
lis.append(d2.iloc[i])
for j in range(d1.shape[0]):
if d1.iloc[j] in lis[-1]:
print(d1.iloc[j]+'\t'+'o')
else:
print(d1.iloc[j]+'\t'+'x')
と実行したら、
a→o
b→x
c→x
d→x
e→x
f→x
g→x
a→x
b→x
c→o
d→x
e→x
f→x
g→x
...
とaからgを4回繰り返してしまい、欲しい結果とは異なってしましました。
何かいい方法をご存知でしたら、教えていただきたいと思います。

該当のソースコード

lis = []
for i in range(df2.shape[0]):
lis.append(df2.iloc[i])
for j in range(df1.shape[0]):
if df1.iloc[j] in lis[-1]:
print(df1.iloc[j]+'\t'+'o')
else:
print(df1.iloc[j]+'\t'+'x')

試したこと

lis[-1]でsetを2つ作り、集合を使って解決しようとしましたが、set(lis[-1])とすると、単語が一文字ずつに分解されたsetになってしまい、うまくいきませんでした...

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Jupyterでpandasをimportして行なっています。python3系です。

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ベストアンサー

python

1import pandas as pd 2 3d1 = pd.Series(["a","b","c","d","e","f","g"]) 4d2 = pd.Series(["a","c","d","g"]) 5 6d1_s = set(d1) 7d2_s = set(d2) 8 9A = d1_s & d2_s 10for word in sorted(d1_s | d2_s): 11 if word in A: 12 print(word, "O") 13 else: 14 print(word, "X") 15 16""" => 17a O 18b X 19c O 20d O 21e X 22f X 23g O 24"""

投稿2018/08/28 17:03

hayataka2049

総合スコア30933

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ars_lon

2018/08/29 01:11

for文のin の後をsetの和集合にするとうまくいくんですね! シンプルにまとまっていたので、ベストアンサーにさせていただきます。 ありがとうございました!
guest

0

pandas をつかわずに、単純な dict で単語群を表現して、書いてみました。

python3

1import collections 2 3ws = [ 4 ['a','b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'], 5 ['a', 'c', 'd', 'g'] 6] 7wall = ws[0] + ws[1] 8print(wall) 9c = collections.Counter(wall) 10print(c) 11 12result = {1: "x", 2: "o"} 13c2 = dict([(k, result[v]) for k, v in c.items()]) 14print(c2) 15for k, v in c2.items(): 16 print(k, "->", v) 17

実行結果
イメージ説明

投稿2018/08/28 16:57

編集2018/08/29 14:16
katoy

総合スコア22324

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ars_lon

2018/08/29 01:03

dictにリストを入れて足し算をしたんですね! dictの内包表記も勉強になりました。 ありがとうございます!
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