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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。

Pandas結合でデータベースの復元

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MagMag

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Python・Pandasを用いて、同一データベースから抽出された複数のCSVファイルを統合して、元のデータベースを可能な限り復元しようとしています。

※同一データベースからSQLのSELECTで抽出された複数CSVを寄せ集めるイメージです。そのため、同一セルの値は各ファイルで同じです(以下の例で、A1はどのファイルでも同一、もしくはnan)。また、結びつけに使えるIDも振られています。

具体例として、以下のようにCSVファイル1とCSVファイル2とCSVファイル3を統合したいのですが、どのメソッドを使ったらいいでしょうか?

for文でMergeやConcatなどを書いてみたのですが、どうしても列や行が増えたりNanの処理ができず、うまくいきませんでした。

######元ファイル########

CSVファイル1

ID A B C D
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3

CSVファイル2

ID A B E F
3 A3 B3 E3 F3
4 A4 B4 E4 F4

CSVファイル3

ID F G
1 F1 G1
#####上の3つのファイルから以下を作成#########

CSVファイル(1+2)
※行も列も重複をなくしたい

ID A B C D E F
1 A1 B1 C1 D1 Nan Nan
2 A2 B2 C2 D2 Nan Nan
3 A3 B3 C3 D3 E3 F3
4 A4 B4 Nan Nan E4 F4

CSVファイル(1+2+3)
※行も列も重複をなくしたい

A B C D E F G
1 A1 B1 C1 D1 Nan F1 G1
2 A2 B2 C2 D2 Nan Nan Nan
3 A3 B3 C3 D3 E3 F3 Nan
4 A4 B4 Nan Nan E4 F4 Nan
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  • can110

    2019/01/11 21:06 編集

    (1+2)の例は正しいでしょうか?E4、F4はどこへ行きましたか?

    キャンセル

  • MagMag

    2019/01/11 21:19

    失礼しました。修正しました。

    キャンセル

回答 1

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+1

以下でどうでしょう。
参考:Python pandas 図でみる データ連結 / 結合処理
How to merge overlapping columns

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A':['A1','A2','A3'],'B':['B1','B2','B3'],'C':['C1','C2','C3'],'D':['D1','D2','D3']},index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame({'A':['A3','A4'],'B':['B3','B4'],'E':['E3','E4'],'F':['F3','F4']},index=[1,2])
df3 = pd.DataFrame({'F':['F1'],'G':['G1']},index=[1])

# A,B列で外部結合
df12 = pd.merge(df1, df2, on=['A','B'], how='outer')
print(df12)

# インデックスで結合し、不要なdf3の「index」列を削除
df123 = df12.combine_first(df3.reset_index()).drop(['index'],axis=1)
print(df123)
"""
    A   B    C    D    E    F    G
0  A1  B1   C1   D1  NaN   F1   G1
1  A2  B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN
2  A3  B3   C3   D3   E3   F3  NaN
3  A4  B4  NaN  NaN   E4   F4  NaN
"""

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  • 2019/01/14 11:41

    combine_firstを使って実現できました。ありがとうございました!

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