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Pandas DataFrameの列操作方法「B列のある値がC列のある値と同じだったとき、そのC列のある値をD列になるリストへ追記していく」

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goki_gottan

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10行3列のDataFrameがあったとします。
カラム名をA,B,Cとします。
C列のある行(3行とする)の値が、B列のある行(8行とする)の値と同じだったとき、A列の8行の値をD列の3行へ追加する、という感じのプログラムを考えております。
ちなみに、C列の最初から最後まで実行しますので、実際には1行目へ追加される形となります。
dfをDataFrameとして、

value_a = df["A"].value
value_c = df["C"].value
value_b = df["B"].value
value_d=[]

m = 0
for value1 in value_c:
    for value2 in value_b:

        if value1 ==value2:
           d = value_a[m]
           value_d.append(d)
           break
     m= m + 1

    if d == "":
       value_d.append("N")

最終的に、このvalue_dを追加して、10行4列のDataFrameとしたいですが、
上記コードよりもっと簡潔なコードはないでしょうか。

宜しくお願いします。

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  • kou0179

    2019/04/13 01:59

    ある特定の1列において等しい行が3行以上あった場合の処理はどうしますか?

    キャンセル

  • goki_gottan

    2019/04/13 02:03

    すみません、先ほどのコード間違えておりました。再度修正いたしました。
    3行あった場合でも、3行とも同じになるはずですので、最初に見つけた行、もしくは若い行でお願いします。

    キャンセル

  • kou0179

    2019/04/13 02:13 編集

    ID(A列) 名前(B列) 好きな人(C列)
    1    斎藤    北村
    2    北村    斎藤
    3    小林    北村
    こんなDFがあった場合、 
    ID(A列) 名前(B列) 好きな人(C列) 好かれてる人(D列)
    1    斎藤    北村      2
    2    北村    斎藤      1,3
    3    小林    北村

    A列の値を追加するので、比較する物はまったく同じ物ですが、D列に入ってくる内容(その行の実態)はまったく異なるので、重複しますが、本当に若い行だけで良いのですか?

    キャンセル

  • goki_gottan

    2019/04/13 04:38 編集

    ありがとうございます。A列とB列はリンクしており、絶対にB列がある値だったらA列もある値をとります。
    ID(A列) 名前(B列) 好きな人(C列) 好かれてる人(D列)
    1    斎藤    北村      2
    2    北村    斎藤      1
    3    小林    北村      N

    A列とB列はリンクするように集計するため、
    B列に同じものが複数あろうがA列はつねに同じものしかこないです。
    私のコードを見ていただければお分かりなられるかと思いますが、D列はかならず、1行目から追加され、歯抜けはありません。私のコード以外にないでしょうか。
    Pandasのデータフレームの参照能力の実力を知りたいためです。

    キャンセル

回答 1

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+1

B列とC列が1:1で対応しているのであれば、ループ処理をすることなく DataFrame.merge() で処理することができるかと思います。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    [[1,'あ','え'],
     [2,'い','う'],
     [3,'う','い'],
     [4,'え','あ']],
    columns=['A','B','C'])
#   A  B  C
#0  1  あ  え
#1  2  い  う
#2  3  う  い
#3  4  え  あ

ret =df[['A','B','C']].merge(df[['C','A']].rename(columns={'C':'B','A':'D'}), on='B', how='left')
#   A  B  C  D
#0  1  あ  え  4
#1  2  い  う  3
#2  3  う  い  2
#3  4  え  あ  1

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  • 2019/04/13 13:28

    横から失礼いたします。
    magichan様掲載のコードでjoinすれば、当てはまらないD列(空行D列)には、欠損値NaNが入りますので、後から任意の文字、数字に埋める事は容易です。

    キャンセル

  • 2019/04/13 13:57

    なるほど。ありがとうございます。
    しかし、10行4列で試したところ、できませんでした。
    B列のものがC列と同じだったとき、D列をE列に追記するというさっきとちょっと変わってはおりますが・・・
    ret =df[['A','B','C','D']].merge(total[['B','D']].rename(columns={'B':'C','D':'E'}), on='C', how='left')
    なにがいけないのでしょうか。

    キャンセル

  • 2019/04/15 08:46

    スミマセン。遅くなりました。
    どのように「できなかった」のでしょうか?
    その場合、'N'への変換部も含めると
    ret =df[['A','B','C','D']].merge(df[['B','D']].rename(columns={'B':'C','D':'E'}), on='C', how='left').fillna('N')
    でいけると思うのですが。

    キャンセル

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