質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.49%
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。

マージ

複数のデータベースやファイル、プログラムなどを決まった手順や規則に従って一つに結合すること。

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。

Q&A

解決済

2回答

2526閲覧

pythonのpandasを使ったマージを複数csvファイルに実行

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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。

マージ

複数のデータベースやファイル、プログラムなどを決まった手順や規則に従って一つに結合すること。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2019/10/31 04:58

pythonのpandasで、データ一覧表(clster)と複数のcsvファイル(list1~list1000)を使用し、データ一覧表にあるidとcsvファイルのidを照合してマージし、新たなファイルに出力したいと考えております。

データ一覧表と一つのcsvファイルでやった場合には、以下のスクリプトでできるのですが、
これをlist1.csv~list1000.csvについて同じことをやり、clster_S1.csv~clster_S1000.csvまで新たにファイル出力する為にはどうしたらよろしいでしょうか。

python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.read_csv("clster.csv") 4df2 = pd.read_csv("list1.csv") 5 6new_file = "clster_S1.csv" 7 8results=df1.merge(df2,on="id") 9results.to_csv(new_file,index=False) 10

初歩的な内容で大変申し訳ございませんが、ご教授いただけましたら幸いです。
よろしくお願いいたします。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答2

0

ベストアンサー

普通にforループすればいいと思います。

python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.read_csv("clster.csv") 4 5for i in range(1,1001): 6 df2 = pd.read_csv(f"list{i}.csv") 7 8 new_file = f"clster_S{i}.csv" 9 10 results=df1.merge(df2,on="id") 11 results.to_csv(new_file,index=False)

f-stringはpython3.6以降の機能なのでそれ以前なら"list{0}.csv".format(i)みたいにformatメソッドを使ってください。

投稿2019/10/31 05:15

kairi003

総合スコア1330

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/10/31 12:00

ご連絡ありがとうございます。 ご教授いただいた内容でできました。 上記の内容に関連してもう一点お聞きしたいのですが、 上記ではデータ一覧表とcsvファイルのidが1:1だったのですが、 データ一覧表とcsvファイルのidが3:1でidに紐づけられているcostが異なる時にcostが最小となるidとcostをマージするにはどのようにしたらよろしいでしょうか。 上記 一覧表[id,cost][1,5] csファイル[id][1] ⇒  マージ[id,cost][1,5] 新規 一覧表 [id,cost] [1,5] [1,10] [1,7] csvファイル[id][1] ⇒マージ[id,cost] [1,5] といったようにvlookupに条件を付けたいです。 お忙しいところ恐縮ではございますが、ご教授いただけましたら幸いです。 よろしくお願いいたします。
kairi003

2019/10/31 14:56

そもそも元々のcsvファイル群の中身の話は無かったので、それも示さずいきなりidとかcostとか言われてもちょっと困るんですが、「新規」のは何も考えずにidをキーに取れば期待した結果が得られませんか? https://note.nkmk.me/python-pandas-merge-join/ とか見る限りキーが両方に存在しないデータは結合されずに消えるように見えるのですが。
guest

0

pathlib を使って csv ファイルがあるディレクトリのファイル一覧を取得し、各ファイルに対して質問欄のコードを適用していけばよいでしょう。

python

1from pathlib import Path 2 3import pandas as pd 4 5input_dir = Path("data") # list1.csv ~ list1000.csv があるディレクトリ 6output_dir = Path("output") 7output_dir.mkdir(exist_ok=True) 8 9clster = pd.read_csv("clster.csv") 10 11for csv_path in input_dir.glob("*.csv"): 12 # CSV を読み込む。 13 df = pd.read_csv(csv_path) 14 # マージする。 15 results = clster.merge(df, on="id") 16 # 保存する。 17 save_path = output_dir / csv_path.name 18 results.to_csv(save_path, index=False)

投稿2019/10/31 05:15

編集2019/10/31 05:15
tiitoi

総合スコア21956

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.49%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問