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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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pd.mergeで出る'NoneType'エラー

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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。

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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2020/10/11 12:32

二つのデータフレームに対して、pandasの「pd.derge」を使って結合したいのですがエラーが出て解決できません。
どなたか解決策をご指導いただけますでしょうか。

▼実施したこと

python

1import pandas as pd 2 3# 1つめのデータフレーム「名前」を作成 4name = pd.DataFrame({"unified_id":[1,3,5],"last_name":['suzuki', 'nakamura', 'sato'],"first_name":['tarou', 'hanako', 'yuuki']}) 5 6# 2つめのデータフレーム「住所」を作成 7addres = pd.DataFrame({"unified_id":[1,2,3,4,5,6],"last_name":['suzuki','kojima', 'nakamura','huruta', 'sato','sasaki'],"addres":['saitama', 'oosaka', 'tokyo', 'kagawa', 'kobe', 'hokkaido']})

上記のコードで取り込まれるdataframeは以下のようになっています。
イメージ説明

次に、この二つのdataframeを「pd.merge」で結合します。
その際、両方のdataframeにある「unified_id」をキーとし、
「名前」のdataframeを元として、「住所」のデータを付加したいので以下のように処理しようとしました。

python

1data_merge = pd.merge(name, addres, left_on='unified_id', how='inner')

その結果、以下のエラーがは発生してしまいます。
イメージ説明

解決のアドバイスをいただけますと幸いです。

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1import pandas as pd 2 3# 1つめのデータフレーム「名前」を作成 4name = pd.DataFrame({"unified_id":[1,3,5],"last_name":['suzuki', 'nakamura', 'sato'],"first_name":['tarou', 'hanako', 'yuuki']}) 5 6# 2つめのデータフレーム「住所」を作成 7addres = pd.DataFrame({"unified_id":[1,2,3,4,5,6],"last_name":['suzuki','kojima', 'nakamura','huruta', 'sato','sasaki'],"addres":['saitama', 'oosaka', 'tokyo', 'kagawa', 'kobe', 'hokkaido']}) 8 9data_merge = pd.merge(name, addres, on=['unified_id', 'last_name'], how='inner') 10print(data_merge) 11# unified_id last_name first_name addres 12# 0 1 suzuki tarou saitama 13# 1 3 nakamura hanako tokyo 14# 2 5 sato yuuki kobe

投稿2020/10/11 12:44

編集2020/10/11 12:46
meg_

総合スコア10602

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color_8

2020/10/11 12:52

megさん 早速ご回答ありがとうございます! はい、出力結果こちらでイメージ通りです。 助かりました!
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