Q&A
前提・実現したいこと
Pythonのmerge関数を使ってデータの結合を行っています。下記に実際に実装した際のコードを書きました。
df1とdf2が同じ場合(NaN値が発生しない場合)には"how=left"でdf1とdf2が違う場合(NaN値が発生しない場合)には"how=outer"で結合を行いたいです。
(NaN値がある場合か否か<データフレームによって>で結合方法を変えたい)
試したこと
数値条件などの簡易なもののIF文はまだ実装できるのですが、関数,DataFrame等が絡むものはどの様に実装
すれば良いのかが見当がつかなかったので、試した事らしい試した事はないです。すいません。
### ① df1とdf2でデータセットが同じ場合
python3
1df1 = pd.DataFrame({'Label':['img061c.jpg', 'img061c.jpg', 'img061c.jpg',...,'img062c.jpg','img062c.jpg','img062c.jpg',...,'img063c.jpg','img063c.jpg','img063c.jpg']}) 2# Label 3# img061c 4# img061c 5# img061c 6# .... 7# img062c 8# img062c 9# img062c 10# .... 11# img063c 12# img063c 13# img063c
python3
1df2 = pd.DataFrame({'PictureNumber':['img061c.jpg', 'img062c.jpg', 'img063c.jpg'], 'SumpleNumber':['くるみ豆', '金持ち豆', '秘伝豆'], 'BeenNumber':['B2', 'B3', 'B4']}) 2# PictureNumber SumpleNunber BeenNumber 3# img061c くるみ豆 B2 4# img062c 金持ち豆 B3 5# img063c 秘伝豆 B4
python3
1df3 = pd.merge(df1, df2, left_on='Label', right_on='PictureNumber', how='left').drop('PictureNumber', axis=1) 2 Label SumpleNumber BeenNumber 3# img061c.jpg くるみ豆 B2 4# img061c.jpg くるみ豆 B2 5# img061c.jpg くるみ豆 B2 6# .... .... .... 7# img062c.jpg 金持ち豆 B3 8# img062c.jpg 金持ち豆 B3 9# img062c.jpg 金持ち豆 B3 10# .... .... .... 11# img063c.jpg 秘伝豆 B4 12# img063c.jpg 秘伝豆 B4 13# img063c.jpg 秘伝豆 B4
② df1とdf2でデータセットで違う場合
python3
1df1 = pd.DataFrame({'Label':['img061c.jpg', 'img061c.jpg', 'img061c.jpg',...,'img062c.jpg','img062c.jpg','img062c.jpg',...,'img063c.jpg','img063c.jpg','img063c.jpg',...,'img064c.jpg','img064c.jpg','img064c.jpg']}) 2# Label 3# img061c 4# img061c 5# img061c 6# .... 7# img062c 8# img062c 9# img062c 10# .... 11# img063c 12# img063c 13# img063c 14# .... 15# img064c 16# img064c 17# img064c
python3
1df2 = pd.DataFrame({'PictureNumber':['img061c.jpg', 'img062c.jpg', 'img063c.jpg',"img067c.jpg"], 'SumpleNumber':['くるみ豆', '金持ち豆', '秘伝豆',"きさらぎ"], 'BeenNumber':['B2', 'B3', 'B4',"B8"]}) 2# PictureNumber SumpleNunber BeenNumber 3# img061c くるみ豆 B2 4# img062c 金持ち豆 B3 5# img063c 秘伝豆 B4 6# img067c きさらぎ B8
python3
1df3 = pd.merge(df1, df2, left_on='Label', right_on='PictureNumber', how='outer') 2 Label PictureNumber SumpleNumber BeenNumber 3# img061c.jpg img061c.jpg くるみ豆 B2 4# img061c.jpg img061c.jpg くるみ豆 B2 5# img061c.jpg img061c.jpg くるみ豆 B2 6# .... .... .... .... 7# img062c.jpg img062c.jpg 金持ち豆 B3 8# img062c.jpg img062c.jpg 金持ち豆 B3 9# img062c.jpg img062c.jpg 金持ち豆 B3 10# .... .... .... .... 11# img063c.jpg img063c.jpg 秘伝豆 B4 12# img063c.jpg img063c.jpg 秘伝豆 B4 13# img063c.jpg img063c.jpg 秘伝豆 B4 14# .... .... .... .... 15# img064c.jpg NaN NaN B7 16# .... .... .... .... 17# NaN img067c.jpg きさらぎ B8
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Anaconda
Python
Pycharm
お忙しいとは思いますが、よろしくお願いいたします。
情報に不足がありましたら、ご指摘お願いいたします。
回答1件
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ベストアンサー
ちょっと目的が把握できませんが、実際にleft joinしてみてNaNがあればouter joinした結果を返す関数を作ってはいかがでしょうか？
Python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4def func(df1,df2): 5 df3 = pd.merge(df1, df2, left_on='Label', right_on='PictureNumber', how='left').drop('PictureNumber', axis=1) 6 if df3['SumpleNumber'].isnull().any(): 7 df3 = pd.merge(df1, df2, left_on='Label', right_on='PictureNumber', how='outer') 8 return df3 9 10df1 = pd.DataFrame({'Label':['img061c.jpg', 'img062c.jpg','img063c.jpg']}) 11df2 = pd.DataFrame({'PictureNumber':['img061c.jpg', 'img062c.jpg', 'img063c.jpg'], 'SumpleNumber':['くるみ豆', '金持ち豆', '秘伝豆'], 'BeenNumber':['B2', 'B3', 'B4']}) 12df3 = func(df1, df2) 13print(df3) 14""" 15 Label SumpleNumber BeenNumber 160 img061c.jpg くるみ豆 B2 171 img062c.jpg 金持ち豆 B3 182 img063c.jpg 秘伝豆 B4 19""" 20 21df1 = pd.DataFrame({'Label':['img061c.jpg', 'img062c.jpg','img063c.jpg','img064c.jpg']}) 22df2 = pd.DataFrame({'PictureNumber':['img061c.jpg', 'img062c.jpg', 'img063c.jpg',"img067c.jpg"], 'SumpleNumber':['くるみ豆', '金持ち豆', '秘伝豆',"きさらぎ"], 'BeenNumber':['B2', 'B3', 'B4',"B8"]}) 23df3 = func(df1, df2) 24print(df3) 25""" 26 Label PictureNumber SumpleNumber BeenNumber 270 img061c.jpg img061c.jpg くるみ豆 B2 281 img062c.jpg img062c.jpg 金持ち豆 B3 292 img063c.jpg img063c.jpg 秘伝豆 B4 303 img064c.jpg NaN NaN NaN 314 NaN img067c.jpg きさらぎ B8 32"""
投稿2019/05/25 22:46
総合スコア38266
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2019/05/26 08:42