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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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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1回答

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pandas Dataframe の複雑な行抽出

tob

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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投稿2019/11/06 03:50

以下のような条件があった時に、

  1. DataFrameAから、DataFrameBのend_dateとDateが一致する行を特定
  2. その行からnum行前の行を特定してそれらの行を新たなDataFrameとして抽出

としたい場合、どのような書き方があるでしょうか。
for文必須でしょうか。。?

num = 2

DataFrame A

Datecol1col2
2019-01-05aaabbb
2019-01-06aaabbb
2019-01-07aaabbb
2019-01-08aaabbb
2019-01-09aaabbb
2019-01-10aaabbb
2019-01-11aaabbb

DataFrame B

end_Datecol1col2
2019-01-08aaabbb
2019-01-11aaabbb

算出したいDataframe

Datecol1col2
2019-01-06aaabbb
2019-01-09aaabbb

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回答1

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ベストアンサー

Python

1ret = df_A[df_A['Date'].isin(df_B['end_Date']).shift(-num).fillna(False)]

でどうでしょうか

簡単に説明

  1. Series.isin() を使って df_A['Date']の値がdf_B['end_Date'] の値を含まれているかを Boolean Listで取得 : df_A['Date'].isin(df_B['end_Date'])
  2. 上記のBoolean Listをnum分だけ上にshift() する : df_A['Date'].isin(df_B['end_Date']).shift(-num)
  3. shift() の結果シフト分だけ NaNが入るので fillna(False)する : df_A['Date'].isin(df_B['end_Date']).shift(-num).fillna(False)
  4. 3のBooleanListを使ってdf_Aからフィルタリングする

以上

投稿2019/11/06 04:34

magichan

総合スコア15898

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tob

2019/11/06 09:42

まさしく求めていた回答でした。ありがとうございました!
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