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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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。

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Pythonのpandasの結合条件

yamato_user

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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。

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投稿2019/04/23 08:49

Python

1attri_data1 = {'ID':['100','101','102','105','106'] 2 ,'city':['Tokyo','Chiba','Kyoto','Gunma','Tokyo'] 3 ,'birth_year':[1991,1992,1985,1996,1981] 4 ,'name':['Yamada','Sato','Suzuki','Kitamura','Aoki']} 5data_frame1 = pd.DataFrame(attri_data1) 6 7# データ2の準備 8attri_data2 = {'ID':['100','101','102','103','104'] 9 ,'math':[34,77,45,81,98] 10 ,'English':[47,64,16,53,37] 11 ,'sex':['F','M','F','F','M'] 12 ,'index_num':[0,1,2,3,4]} 13data_frame2 = pd.DataFrame(attri_data2)

上記のようなデータフレームを構築します。
その後IDの後ろ2桁(ID=101なら01)に対してLEFT JOINさせたいです。
どうすればよいでしょうか?イメージとしては下記の様にします

Pytho

1pd.merge(data_frame1, data_frame2, how="inner" ,on="ID"[:-2])

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回答2

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下二桁を抽出した列を生成し、その列でmergeすればよいかと思います。

LEFT JOINさせたいです。

の場合は以下コードにてhow='left'に修正ください。

Python

1import pandas as pd 2 3attri_data1 = {'ID':['100','101','102','105','106'] 4 ,'city':['Tokyo','Chiba','Kyoto','Gunma','Tokyo'] 5 ,'birth_year':[1991,1992,1985,1996,1981] 6 ,'name':['Yamada','Sato','Suzuki','Kitamura','Aoki']} 7data_frame1 = pd.DataFrame(attri_data1) 8 9# データ2の準備 10attri_data2 = {'ID':['100','101','102','103','104'] 11 ,'math':[34,77,45,81,98] 12 ,'English':[47,64,16,53,37] 13 ,'sex':['F','M','F','F','M'] 14 ,'index_num':[0,1,2,3,4]} 15data_frame2 = pd.DataFrame(attri_data2) 16 17# 下二桁のみ抽出 18data_frame1['ID2'] = data_frame1['ID'].apply(lambda v:v[-2:]) 19data_frame2['ID2'] = data_frame2['ID'].apply(lambda v:v[-2:]) 20 21df = pd.merge(data_frame1, data_frame2, how="inner" ,on="ID2").drop(['ID_x','ID_y'],axis=1) 22print(df) 23""" 24 city birth_year name ID2 math English sex index_num 250 Tokyo 1991 Yamada 00 34 47 F 0 261 Chiba 1992 Sato 01 77 64 M 1 272 Kyoto 1985 Suzuki 02 45 16 F 2 28"""

投稿2019/04/23 09:02

can110

総合スコア38234

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ベストアンサー

onパラメータを使用する代わりに、left_on,right_onを使用し、それぞれにIDの後ろ2桁のリストを渡すことでも対応できます。

Python

1import pandas as pd 2 3attri_data1 = {'ID':['100','101','102','105','106'] 4 ,'city':['Tokyo','Chiba','Kyoto','Gunma','Tokyo'] 5 ,'birth_year':[1991,1992,1985,1996,1981] 6 ,'name':['Yamada','Sato','Suzuki','Kitamura','Aoki']} 7data_frame1 = pd.DataFrame(attri_data1) 8 9# データ2の準備 10attri_data2 = {'ID':['100','101','102','103','104'] 11 ,'math':[34,77,45,81,98] 12 ,'English':[47,64,16,53,37] 13 ,'sex':['F','M','F','F','M'] 14 ,'index_num':[0,1,2,3,4]} 15data_frame2 = pd.DataFrame(attri_data2) 16 17 18 19ret = pd.merge(data_frame1, data_frame2, how="inner", 20 left_on=data_frame1['ID'].apply(lambda w:w[-2:]), 21 right_on=data_frame2['ID'].apply(lambda w:w[-2:])) 22# key_0 ID_x birth_year city name English ID_y index_num math sex 23#0 00 100 1991 Tokyo Yamada 47 100 0 34 F 24#1 01 101 1992 Chiba Sato 64 101 1 77 M 25#2 02 102 1985 Kyoto Suzuki 16 102 2 45 F

投稿2019/04/23 09:46

magichan

総合スコア15898

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