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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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python: pandasでの重複情報の整理方法について

john_doe_

総合スコア354

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2020/03/07 19:54

編集2020/03/07 20:11

pandasを利用して部分重複情報を除外してリストを整理したいと考えていますが、
空白情報を無視して処理する方法を模索しております。

重複処理したい情報

nameemailtel
mikeus@gmail.com03-1111-2222
tarojapan@gmail.com03-2222-2222
hanako03-3333-3333
takeshi03-4444-4444
tarojapan@gmail.com
mike03-1111-2222
# emailを指定して重複情報を確認 print(df.drop_duplicates(['email'])) # NaNも重複として認識されてしまう。。。これを無視して処理をしたい。 out: name email tel 0 mike us@gmail.com 03-1111-2222 1 taro japan@gmail.com 03-2222-2222 2 hanako NaN 03-3333-3333

処理後の完成イメージ

nameemailtel
mikeus@gmail.com03-1111-2222
tarojapan@gmail.com03-2222-2222
hanako03-3333-3333
takeshi03-4444-4444

初歩的な質問かとは存じますが、自己解決できなかったのでご教示いただけましたら幸甚です。
参考になるwebページを紹介いただくだけも構いません。
何卒よろしくお願い申し上げます。

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回答1

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ベストアンサー

逆に重複値以外と欠損値を抽出して再代入すればいいと思います。

python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4df = pd.DataFrame([ 5 ['mike','us@gmail.com','03-1111-2222'], 6 ['taro','japan@gmail.com','03-2222-2222'], 7 ['hanako','','03-3333-3333'], 8 ['takeshi','','03-4444-4444'], 9 ['taro','japan@gmail.com',''], 10 ['mike','','03-1111-2222']], 11 columns=['name','email','tel']) 12df.replace([''], np.nan, inplace=True) 13 14# 重複値以外と欠損値を抽出して再代入 15df = df[(~df['email'].duplicated()) | (df['email'].isna())] 16df = df[(~df['tel'].duplicated()) | (df['tel'].isna())] 17print(df)

投稿2020/03/07 21:16

編集2020/03/07 21:19
yureighost

総合スコア2183

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john_doe_

2020/03/07 21:38

稚拙な質問にもかかわらず、ご親切にありがとうございました。 おかげさまでスッキリとご教示いただいた内容も理解することができました。
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