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pandasでsumif集計したいが、Can only compare identically-labeled Series objectsというエラーが出る。

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mulberryfields

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工事毎の支払いを取りまとめたいと考えています。
エクセルで言う所の、sumif集計がしたいです。

工事の一覧は、下記の通りです。工事番号がcode、工事名がnameです。

code name
1001 A工事
1002 B工事
1003 C工事

支払いの一覧は、下記の通りです。工事番号がcode、支払金額がammountです。

date code ammount
2019/4/1 1001 6,000
2019/4/2 1002 3,000
2019/4/3 1003 4,000
2019/4/4 1001 1,000

最終的に、下記のようにデータを取りまとめたいです。

code name ammount
1001 A工事 7,000
1002 B工事 3,000
1003 C工事 4,000

実際に記述したコードは、下記の通りです。

import pandas as pd
# 工事一覧のデータフレーム
site_df = pd.DataFrame([[1001, 'A工事'], [1002, 'B工事'], [1003, 'C工事']], columns=['code', 'name'])

# 支払一覧のデータフレーム
payment_df = pd.DataFrame([['2019/4/1', 1001, 1000], ['2019/4/2', 1002, 3000], ['2019/4/3', 1003, 4000], ['2019.4.4', 1001, 1000]], columns=['date', 'code', 'ammount'])

# 集計
site_df['ammount'] = payment_df[payment_df['code']==site_df['code']]['ammount'].sum()

# 表示
site_df


しかし、実際には、下記のエラーが出ます。

ValueError  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-71-f6c0a026d5f4> in <module>

8 # 集計
----> 9 site_df['ammount'] = payment_df[payment_df['code']==site_df['code']]['ammount'].sum()
10 
11 # 表示
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops.py in wrapper(self, other, axis)
1674 
1675         elif isinstance(other, ABCSeries) and not self._indexed_same(other):
-> 1676             raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
1677                              "Series objects")
1678 
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

どうすれば良いか、お分かりの方は見えますでしょうか。
よろしくお願い致します。

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回答 1

checkベストアンサー

+2

以下のようにgroupbyで集計後、工事一覧とcode列でmergeすればよいかと思います。

import pandas as pd

# 工事一覧のデータフレーム
site_df = pd.DataFrame([[1001, 'A工事'], [1002, 'B工事'], [1003, 'C工事']], columns=['code', 'name'])

# 支払一覧のデータフレーム
payment_df = pd.DataFrame([['2019/4/1', 1001, 1000], ['2019/4/2', 1002, 3000], ['2019/4/3', 1003, 4000], ['2019.4.4', 1001, 1000]], columns=['date', 'code', 'ammount'])

df = payment_df.groupby('code')['ammount'].sum().reset_index()
df = df.merge(site_df,how='left',on='code')
print(df)
"""
   code  ammount name
0  1001     2000  A工事
1  1002     3000  B工事
2  1003     4000  C工事
"""

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  • 2019/04/24 09:30

    ご回答頂き、ありがとうございました。
    いったん集計用のデータフレームを設け、それをmergeすることで、やりたいことを実現できました。

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