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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。

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 Pandas 既存csvに新規ローを追加

DakeEnoki

総合スコア8

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。

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2020/07/07 05:44

業務上で必要になっため、素人ながらPythonのPandasなどを使い
データ処理のコーディングやっております。

現在ある生データテーブルをPandasに読み込み、
処理&整形したあと、以下test.csvとして出力しようとしています。
このときローを識別するキーとして、ID/x/yカラムになります。

test.csv
|ID|x|y|・・・
|DD|5|5|・・・
|EE|5|6|・・・

やりたいことは、例えば初回処理で上記csvデータ出力、
後日新しい生データUPされたら、同じように処理&整形して、
上記csvに新たなローとしてデータ追加、
このとき追加するローデータと既存csvのローデータに
キーカラムで重複データであれば、追加するローデータで
上書きするということを考えてます。

知識不足もあり、どのようなコードを書けばいいか&またそもそも上記可能なのかもわからず、
情報少なく大変申し訳ないのですが、ご助言頂ければ幸いです

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dfにインデックス(キー)をつけておくとよいです。
以下のようにdf.loc[key] = valで値をセットすると、キーの重複の有無によって自動的に追加または更新されます。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4# テストデータ 5s = """ID,x,y,v1,v2 6A,1,1,10,100 7B,2,2,20,200 8C,3,3,30,300""" 9df = pd.read_csv( StringIO(s), index_col=['ID','x','y']) 10print(df) 11""" 12 v1 v2 13ID x y 14A 1 1 10 100 15B 2 2 20 200 16C 3 3 30 300 17""" 18 19for key, val in [[('D',4,4), (40,400)], # 追加される 20 [('A',1,1), (11,111)]]:# 更新される 21 print( key, val) 22 df.loc[key] = val 23 24print(df) 25""" 26 v1 v2 27ID x y 28A 1 1 11 111 29B 2 2 20 200 30C 3 3 30 300 31D 4 4 40 400 32"""

###2つのデータフレームを結合

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4# テストデータ 5s = """ID,x,y,v1,v2 6A,1,1,10,100 7B,2,2,20,200 8C,3,3,30,300""" 9df1 = pd.read_csv( StringIO(s), index_col=['ID','x','y']) 10 11s = """ID,x,y,v1,v2 12D,4,4,40,400 13A,1,1,11,111""" 14df2 = pd.read_csv( StringIO(s), index_col=['ID','x','y']) 15 16df = pd.concat([df1, df2]).groupby(df1.index.names).last()

投稿2020/07/07 06:37

編集2020/07/07 23:23
can110

総合スコア38233

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DakeEnoki

2020/07/07 15:06

>cat110様 誠にありがとうございます、追加でお聞きしたいのですが 以下ご紹介例の追加&更新したいローがdf0というdf、更新先テーブルが sというdfで格納されてる場合、ご紹介いただいたようなfor文で df0からローを取り出して、locでID/X/YをKeyに df1にローを追加 or 更新するような処理は可能でしょうか? 色々試行錯誤してみたのですがうまくいかず。。 説明ざっくりで申し訳ありません。ご教授頂ければ幸いです。 df0 ID,x,y,v1,v2 D,4,4,40,400 A,1,1,11,111 s ID x y v1 v2 A 1 1 10 100 B 2 2 20 200 C 3 3 30 300
can110

2020/07/07 23:24

df同士であれば簡潔に書けます。回答に追記しました。
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