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GROUP BY

GROUP BYとはSQL文のひとつで、SELECT文において特定の列の値が等しい行ごとに表をグループ化します。

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】Dataframeで欠損値を含むグループをGroupごとに削除する

gorigori123

総合スコア12

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GROUP BYとはSQL文のひとつで、SELECT文において特定の列の値が等しい行ごとに表をグループ化します。

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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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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2020/02/23 10:34

編集2020/02/23 10:36

Pythonで欠損値(NaNやNone)あるいは特定の文字列("aaa")を1つでも含んだGroupをGroupごとdropしたいのですが方法がわかりません。

Python

1data = [ 2... ('Apple', 'Fruit'), 3... ('Beetroot', 'Vegetable'), 4... ('Carrot', 'Vegetable'), 5... ('Date', 'Fruit'), 6... ('Eggplant', 'Vegetable'), 7... ('Fig', 'Fruit'), 8... ('Apple', 'aaa'), 9... ('Beetroot', ), 10... ('Carrot', 'Vegetable'), 11... ('Date', 'Fruit'), 12... ('Eggplant', 'Vegetable'), 13... ('Fig', 'aaa'),] 14 15df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'category']) 16gdf = df.groupby('name') 17 18gdf_test=gdf.apply(lambda x: x.dropna() if x.item()=='aaa' else x.item()) ##error 19

賢い方どうか教えていただけると幸いです。。

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pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.filterにて条件にあるグループのみを抽出したデータフレームを取得することができます。
参考:Drop groups in groupby that do not contain an element (Python Pandas)

Python

1import pandas as pd 2 3data = [ 4 ('Apple', 'Fruit'), 5 ('Beetroot', 'Vegetable'), 6 ('Carrot', 'Vegetable'), 7 ('Date', 'Fruit'), 8 ('Eggplant', 'Vegetable'), 9 ('Fig', 'Fruit'), 10 ('Apple', 'aaa'), 11 ('Beetroot', ), 12 ('Carrot', 'Vegetable'), 13 ('Date', 'Fruit'), 14 ('Eggplant', 'Vegetable'), 15 ('Fig', 'aaa'),] 16 17df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'category']) 18gdf = df.groupby('name') 19 20def func(g): 21 if g['category'].isnull().any() or (g['category'] == 'aaa').any(): 22 return False 23 return True 24 25df2 = gdf.filter(func) 26print(df2) 27# name category 28#2 Carrot Vegetable 29#3 Date Fruit 30#4 Eggplant Vegetable 31#8 Carrot Vegetable 32#9 Date Fruit 33#10 Eggplant Vegetable

投稿2020/02/23 11:08

can110

総合スコア38233

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gorigori123

2020/02/24 07:29

天才的です! ばっちり動きました!ありがとうございました!
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