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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でcsv同士の差分を取りキー項目と一緒に他の項目の値とあわせて出力したい

azzuro

総合スコア53

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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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投稿2020/08/03 02:45

前提・実現したいこと

aというcsvのIDがその他複数のcsv(b, c)の項目にないデータだけを抽出したいです。
さらに抽出結果は、aのIDとNAMEを出力したいです。
NAMEはbとcにはない項目ですが、この出し方がわかりません。

各csvは下記のような感じになっています。
bとcをconcatで縦結合してから重複排除したものとaを比較して差分を取っています。

a.csv

IDNAME
100test_A
200test_B

b.csv

IdAccountCode
2001000

c.csv

AccountCodeId
2001000
3002000

発生している問題・エラーメッセージ

見よう見まねでpandasisin関数を使ってみましたが、IDだけしか出力されずNAMEが出力されません

該当のソースコード

python

1# csvを読み込む 2df = pd.read_csv('a.csv', sep='\t', encoding='utf-8', usecols=['ID','NAME']) 3 4# 比較するcsv 5df01 = pd.read_csv('b.csv', sep='\t', encoding='utf-8', usecols=['Id']) 6df02 = pd.read_csv('c.csv', sep='\t', encoding='utf-8', usecols=['AccountId']) 7df01['ID'] = df01['Id'] 8df02['ID'] = df02['AccountId'] 9 10# 比較対象データを結合 11r = pd.concat([df01['ID'], df02['ID']]) 12 13# IDの重複削除 14r2 = r[~r.duplicated()] 15 16# 比較対象データにないDeleteファイルのIDを抽出 17extract = df[~df['ID'].isin(r2)]['ID'] # ← ここでNAMEも出したい 18 19# 抽出結果をcsvに出力する 20extract.to_csv('result.csv', index=None)

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回答1

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ベストアンサー

df1: a.csv
df2: b.csv
df3: c.csv

としたとき、df2、df3 の ID 列を全部つなげて1つの ID 一覧 ids を作り、~df1["ID"].isin(ids) でそれに含まれていない行だけ抽出すればよいです。

python

1ids = pd.concat([df2["Id"], df3["Id"]]) 2# 0 200 3# 0 1000 4# 1 2000 5# Name: Id, dtype: int64 6 7ret = df1[~df1["ID"].isin(ids)] 8print(ret) 9# ID NAME 10# 0 100 test_A

投稿2020/08/03 02:54

tiitoi

総合スコア21956

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azzuro

2020/08/03 03:05

出来ました。 ありがとうございました。
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