Q&A
このようなデータに重複したものがあった場合、どのようにごうけいすれば良いのでしょうか。
[598255]の列を基準に、重複したデータの[1400700]の数値を合計。
宜しくお願い致します。
before SCAN 20201206 111420 20201206-111420 1400700 598255 0 838.0 588.0 0.0 0.0 13.0 838588.0 NaN 1 838.0 804.0 0.0 0.0 12.0 838804.0 NaN 2 838.0 841.0 0.0 0.0 16.0 838841.0 NaN 3 838.0 14.0 0.0 0.0 14.0 838014.0 NaN 4 838.0 804.0 0.0 0.0 17.0 838804.0 NaN after SCAN 20201206 111420 20201206-111420 1400700 598255 0 838.0 588.0 0.0 0.0 13.0 838588.0 NaN 1 838.0 804.0 0.0 0.0 29.0 838804.0 NaN 2 838.0 841.0 0.0 0.0 16.0 838841.0 NaN 3 838.0 14.0 0.0 0.0 14.0 838014.0 NaN
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ベストアンサー
transformで集計した値を1400700列にセットし、その後598255列が重複する行を削除すればよいです。
Python
1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4# テストデータ 5s = """ SCAN 20201206 111420 20201206-111420 1400700 598255 6838.0 588.0 0.0 0.0 13.0 838588.0 7838.0 804.0 0.0 0.0 12.0 838804.0 8838.0 841.0 0.0 0.0 16.0 838841.0 9838.0 14.0 0.0 0.0 14.0 838014.0 10838.0 804.0 0.0 0.0 17.0 838804.0""" 11df = pd.read_csv(StringIO(s), delimiter='\s+') 12 13df['1400700'] = df.groupby('598255')['1400700'].transform('sum') 14df = df.drop_duplicates('598255') 15print(df) 16# SCAN 20201206 111420 20201206-111420 1400700 598255 17#0 838.0 588.0 0.0 0.0 13.0 838588.0 18#1 838.0 804.0 0.0 0.0 29.0 838804.0 19#2 838.0 841.0 0.0 0.0 16.0 838841.0 20#3 838.0 14.0 0.0 0.0 14.0 838014.0
投稿2020/12/06 03:18
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2020/12/06 03:58