同じIDに同じ数字を繰り返し格納したい

ID（A01,A02...A53,B01,B02...B47,C01...C50）が振られたデータがあり、各IDは300～365日の1日ごとのデータが格納されています。各IDは特徴「P」（1～5）を持つのですが、このデータを下図のようにIDごとに全日に繰り返し代入したいです。

理想

ID	DATE	P
A1	4/1	3
A1	4/2	3
A1	4/3	3
A1	4/4	3
A1	4/5	3
A1	4/6	3
:	:	:
A1	12/31	3
A2	4/1	5
A2	4/2	5
A2	4/3	5
A2	4/4	5
A2	4/5	5
A2	4/6	5
:	:	:
A2	12/31	5
:	:	:
C50	12/30	4
C50	12/31	4

試したコード

python
1for i in range(len(quest_df)):
2    for m in range(len(ele_df)):
3        if ele_df['ID'].iloc[m] == quest_df['ID'].iloc[i]:
4            ele_df['P'].iloc[m] = quest_df['P'].iloc[i]

quest_df, ele_dfはデータフレームでquest_dfにある「P」をele_dfに新たに「P」列を作り、格納しようとしました。
その際、if文により同じIDか判別し、同IDの場合のみ日付分繰り返し代入しようとしました。
しかし、結果は全て３になり上手くいきません。
どなたか解決できる方お教えください。
長文になり、失礼いたしました。

quest_df

ID	P
A1	3
A2	5
A3	2
A4	3
:	:
A53	1
B1	3
B2	3
:	:
B47	2
C1	1
C2	1
:	:
C50	4

len(quest_df['No']) = 150

ele_df

ID	DATE	列１
A1	4/1
A1	4/2
A1	4/3
A1	4/4
A1	4/5
A1	4/6
:	:	:
A1	12/31
:	:	:
A53	12/31
B1	4/1
:	:	:
B47	12/31

len(ele_df['No'])　= 133211

dodox86

2020/10/29 16:53

Pythonのご質問ではありますが、データフレーム、iloc[]が出てくるあたり、pandas利用縛りがあると思います。そうであればその旨を記述し、タグには"pandas"もあるので、追加しておいた方が良いと思います

ttt_

2020/10/30 03:32

教えてくださりありがとうございます。 'pandas'を追加いたしました。

行動規範の内容に同意します

回答1件

Python勉強中の者です。他の方がご指摘しているようにpandas利用だと思われますのでその前提で。

まず想定されているデータをpandas.DataFrameとして作成しました。(すべてstring型です)

次にele_dfにP列を追加作成しました(string型で初期値は''です。)

そして試されているコードを貼り付けて処理を行った結果、「理想」通りの出力結果を得ました。

結果が全て3とのことですが、
おそらくquest_df, ele_dfのデータ内容に問題があるか、
ここに書かれていない部分の処理に問題があると思われます。

quest_dfの"ID"とele_dfの"ID"とで、(データの型や桁数、形式など)が全て一致しているか
quest_dfの"ID"に重複がないか、などご確認ください。

なお、pandasについては知識ゼロで先ほど調べましたが、このようなコードを書かなくても
データを連結するようなメソッドも用意されていると思われます。

# coding: utf-8

import pandas as pd

quest_df = pd.DataFrame({'ID':['A01', 'A02', 'B01', 'B02', 'B03', 'C01', 'C02'],
                          'P':['3', '5', '2', '1', '4', '2', '4']})


ele_df = pd.DataFrame({'ID':['A01', 'A01', 'A01', 'A02', 'A02', 'A02', 'B01', 
                             'B01', 'B01', 'B02', 'B02', 'B02', 'B03', 'B03', 
                             'B03', 'C01', 'C01', 'C01', 'C02', 'C02', 'C02'], 
                     'DATE':['4/1', '8/1', '12/31', '4/1', '8/1', '12/31', 
                             '4/1', '8/1', '12/31', '4/1', '8/1', '12/31', 
                             '4/1', '8/1', '12/31', '4/1', '8/1', '12/31', 
                             '4/1', '8/1', '12/31'], 
                     'DATA':['data01', 'data02', 'data03', 'data04', 'data05', 
                             'data06', 'data07', 'data08', 'data09', 'data10', 
                             'data11', 'data12', 'data13', 'data14', 'data15', 
                             'data16', 'data17', 'data18', 'data19', 'data20', 
                             'data21']})

#ele_dfにP列を追加作成
ele_df['P'] = ''

print(ele_df)

for i in range(len(quest_df)):
    for m in range(len(ele_df)):
        if ele_df['ID'].iloc[m] == quest_df['ID'].iloc[i]:
            ele_df['P'].iloc[m] = quest_df['P'].iloc[i]

print(ele_df)

出力結果

     ID   DATE    DATA  P
0   A01    4/1  data01  3
1   A01    8/1  data02  3
2   A01  12/31  data03  3
3   A02    4/1  data04  5
4   A02    8/1  data05  5
5   A02  12/31  data06  5
6   B01    4/1  data07  2
7   B01    8/1  data08  2
8   B01  12/31  data09  2
9   B02    4/1  data10  1
10  B02    8/1  data11  1
11  B02  12/31  data12  1
12  B03    4/1  data13  4
13  B03    8/1  data14  4
14  B03  12/31  data15  4
15  C01    4/1  data16  2
16  C01    8/1  data17  2
17  C01  12/31  data18  2
18  C02    4/1  data19  4
19  C02    8/1  data20  4
20  C02  12/31  data21  4

投稿2020/10/29 19:43