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Pandasでのテーブルの結合、フィルタリングについて

Taka_Yamag

総合スコア29

Python

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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投稿2019/07/09 11:04

編集2020/01/10 10:10

◎テーブルA

ID変数A変数B
1
2

◎テーブルB

ID変数A変数B変数C
1きびだんご芋餅きな粉餅
2安倍川餅ずんだ餅芋餅

上記なようなテーブルをそれぞれ
テーブルAをdf_A = pd.read_csv('xxx.csv', encoding="shift-jis")
テーブルBをdf_B = pd.read_sql_table('tableB', con=db_engine, index_col=['ID'])

のようなといった形で、読み込み
pd.merge(df_A, df_B, on='ID')といった形で表示させようとしたのですが、以下のようなエラーが出ました。どうすれば上手く、マージしたものを作ることができるでしょうか?

また、SELECT * FROM TABLEB WHERE ID =1のようなサブクエリでAを絞りたいのですが、それはどのようにすれば可能でしょうか?
よろしくお願いいたします。

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can110

2019/07/09 11:11

提示データ内容とエラーが異なるようです。 実際の(データの列名などの)内容およびソースコードを提示ください。
guest

回答1

0

ベストアンサー

提示と類似したデータ内容だとすると、以下のようにすればよいです。

Python

1import pandas as pd 2 3df_A = pd.DataFrame({'ID':[1,2],'A':['a1','a2']}) 4df_B = pd.DataFrame({'ID':[1,2],'A':['a3','a4']}) 5 6# pd.merge(df_A, df_B, on='ID')といった形で表示 7df = pd.merge(df_A, df_B, on='ID') 8print(df) 9# ID A_x A_y 10#0 1 a1 a3 11#1 2 a2 a4 12 13# SELECT * FROM TABLEB WHERE ID =1のようなサブクエリでAを絞りたい 14df_A1 = df_A[df_A['ID'] == 1] 15df = pd.merge(df_A1, df_B, on='ID', how='left') 16print(df) 17# ID A_x A_y 18#0 1 a1 a3

投稿2019/07/09 11:36

can110

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