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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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。

pandas

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で大容量のcsv結合がしたい

Parco1021

総合スコア15

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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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投稿2019/07/25 07:15

2つのcsvをidをキーとして結合したいです。
2つとも容量が大きく(2千万行と百万行)です。上10000行を抽出した別ファイルならば結合することができました。
エラー文など出ていますが、容量の小さいプログラムなら正常に動作していることからプログラムのミスはないと思います。

Python

1import pandas as pd 2 3dfA = pd.read_csv('geotag3.csv',names=('id','time','lati','long','url'),low_memory=False) 4dfB = pd.read_csv('tag3.csv',names=('id','tag'),low_memory=False) 5 6df = pd.merge(dfA,dfB,on='id',how='right') 7 8df1.to_csv('zikken1.csv',index=False)
Traceback (most recent call last): File "zi.py", line 6, in <module> df = pd.merge(dfA,dfB,on='id',how='right') File "C:\Program Files (x86)\PsychoPy3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 61, in merge validate=validate) File "C:\Program Files (x86)\PsychoPy3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 555, in __init__ self._maybe_coerce_merge_keys() File "C:\Program Files (x86)\PsychoPy3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 986, in _maybe_coerce_merge_keys raise ValueError(msg) ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat```

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回答3

0

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

pandasは全く触ったことがないですが型エラーと思います。

https://stackoverflow.com/questions/50649853/trying-to-merge-2-dataframes-but-get-valueerror

'id' カラムは数値であるべきなのに数値でない値が紛れてしまっているなどないでしょうか。

投稿2019/07/25 07:31

退会済みユーザー

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型のエラーなら取りあえずstrに変換しておけばいいのではないでしょうか。

python

1dfA = pd.read_csv('geotag3.csv',names=('id','time','lati','long','url'),low_memory=False).astype(str) 2dfB = pd.read_csv('tag3.csv',names=('id','tag'),low_memory=False).astype(str)

多分こうだと思います。

投稿2019/07/25 09:17

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ベストアンサー

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

まずはエラー文通り、pd.concatを使ってみてはどうでしょうか?

投稿2019/07/25 07:29

Wind

総合スコア442

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Parco1021

2019/07/25 07:52

pd.concat()を調べたのですが、最終的に結合したcsvを検索システムで用いるので今回の課題に適していないと思い断念しました
Wind

2019/07/25 08:06

それでしたら同じくエラー文通りint64型とobject型を結合しようとしていますので、 2千万行と百万行を細かく分割して結合してみて、 エラーになるデータを絞り込んでみるのはどうでしょう?
Parco1021

2019/07/25 08:33

調べてみたところ、型が異なる箇所が存在しました。大容量すぎて一つ一つ手作業で訂正することが不可能なのですが、一括で型を変更する方法はありますか?
Wind

2019/07/25 08:42

型が異なる箇所が列なのか行なのか、どちらの型がどうなっていてどう変えたいのか全くの不明なのですが、 例えばNGデータや不要なデータでしたら0を入れるとかでどうでしょう? 型を揃えて使用したい場合は「Python 型変換」等で検索すれば変換方法が出てきます。
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