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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のPandasでDataFrameの列同士比較

etoshhy

総合スコア20

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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投稿2020/03/03 01:56

以下のことができずに困っています。

A列とB列を比較する。
A列に存在しない値がB列に含めれていれば、
その値をC列に出力する。

ABC
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71

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'B'列の値が'A'列に含まれているかを調べる df['B'].isin(df['A'])

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.isin.html

not にてフィルタリングするとよいかと

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({ 4 'A':[1,2,4,9,7], 5 'B':[4,5,6,7,1]}) 6 7 8df['C'] = df.loc[~df['B'].isin(df['A']), 'B'] 9print(df) 10# A B C 11#0 1 4 NaN 12#1 2 5 5.0 13#2 4 6 6.0 14#3 9 7 NaN 15#4 7 1 NaN

Series.mask()使ってフィルタリングしても良いです

Python

1df['C'] = df['B'].mask(df['B'].isin(df['A']))

投稿2020/03/03 02:36

magichan

総合スコア15898

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etoshhy

2020/03/03 03:52

解決しました。ありがとうございます。
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A列に存在しない値がB列に含めれていれば、

その値をC列に出力する。

という処理は一般的な「比較」ではないですね。

一番簡単に書くなら、B列の各値ごとにA列に含まれるかを判定します。applyやmapメソッドなどを使うといいでしょう。pandasでは「値がない」というのはNaNで表します。B列の一行を見て、A列に含まれているときはNaNを、そうでなければ行の値自身を返すような関数を定義できれば実現できます。

パフォーマンス面では、A列を直接判定対象にするより、先にset型に変換したほうが計算量的には有利です。

投稿2020/03/03 02:14

hayataka2049

総合スコア30935

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