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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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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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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Python 複数のデータファイルの参照

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投稿2020/05/15 04:21

Jupiter notebookでPythonを用いて簡単なデータ分析の課題をしています。
pythonの学習経験は全くないです。

すでに読み込み済みのファイル:reserve_tbとhotel_tbがあります。

reserve_tbでは各ホテルに対して、各顧客が払った宿泊代がまとめてあります。

hotel_idtotal_price
h_129500
h_210000
h_38000
・・・・・・
h_30025000

hotel_tbでは各ホテルに対して、big_area_nameでABCの3つに振り分けられています。

hotel_idbig_area_name
h_1B
h_2A
h_3B
・・・・・・
h_300C

#複数のデータファイルの参照
ここで、big_area_nameがBのホテルのtotal_priceを表示した表を出力したいのですが、方法がわかりません。目標とする表を以下に示します。

big_data_namehotel_idtotal_price
Bh_129500
・・・

python

1hotel_tb.query('big_area_name =="D" ')

このコードを実行し、hotel_tbからbig_area_nameがBの行を抜き出すところまではできましたが、big_data_nameがBのホテルのtotal_priceを表示する方法がわかりません。長くなりましたが、よろしくお願いいたします。

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meg_

2020/05/15 04:29

hotel_tbとはpandas.DataFrameですか? その辺りの説明からされた方が良いかと思います。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/05/15 04:33

すみません。書き忘れていました。pandas.DataFrameです。それぞれcsvファイルから読み込んだものです。
guest

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0

ベストアンサー

最初に2つのDataFrameを結合してしまうのが簡単かと思います。

2つのDataFrameの結合は DataFrame.merge() を使用して

Python

1merged_tb = reserve_tb.merge(hotel_tb, on='hotel_id', how='inner')

となります。
how='inner'パラメータは 『両方のDataFrameに揃っていないhotel_id - どちらか片側にしかないhotel_idは結合されない(消去される)』という意味になりますので、この辺はお好みで。)

あとは、通常通り

Python

1merged_tb[merged_tb['big_area_name'] == 'B']

または質問にあるように

Python

1merged_tb.query('big_area_name == "B"')

のようにフィルタリングすると望んでいる結果が得られるのではないでしょうか。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html

以下は動作サンプルです

Python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4N = 10 5hotel_id = [f'h_{i+1}' for i in range(N)] 6reserve_tb = pd.DataFrame({ 7 'hotel_id': hotel_id, 8 'total_price': np.random.randint(1, 100, N) * 1000, 9}) 10hotel_tb = pd.DataFrame({ 11 'hotel_id': hotel_id, 12 'big_area_name': np.random.choice(['A','B','C'], N) 13}) 14 15print(reserve_tb) 16print(hotel_tb) 17 18merged_tb = reserve_tb.merge(hotel_tb, on='hotel_id', how='inner') 19print(merged_tb[merged_tb['big_area_name'] == 'B']) 20# hotel_id total_price big_area_name 21#0 h_1 18000 B 22#1 h_2 29000 B 23#2 h_3 63000 B 24#3 h_4 64000 B 25#8 h_9 95000 B

投稿2020/05/15 04:46

編集2020/05/15 05:04
magichan

総合スコア15898

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