【python pandas】データフレームの結合(補完?)がうまくできない

Question

下記の２つのデータフレームをpandasで結合したいのですが、処理が完了せずうまくいきません。
そもそも結合？で正しいのか含め、教えていただけると幸いです。

【やりたいこと】

次のような２つのデータフレームがあります。

df1　:月毎の支払い

月	部署	人数	予算
1月	第1人事室	3	1
2月	第1人事室	10	1
1月	第2人事室	6	2
1月	外注室	9	8
1月	第1総務室	3	2
1月	第2総務室	7	1

部署列には〇〇室というデータが入っているのですが、
これより大きなくくりの〇〇部で集計したく、df2の結合を試みました。

df2　：〇〇室が何部に属するか

部署	部
第1人事室	人事部
第2人事室	人事部
外注室	人事部
第1総務室	総務部
第2総務室	総務部

これを結合して次のようにしたいです。
df3

月	部署	人数	予算	部
1月	第1人事室	3	1	人事部
2月	第1人事室	10	1	人事部
1月	第2人事室	6	2	人事部
1月	外注室	9	8	人事部
1月	第1総務室	3	2	総務部
1月	第2総務室	7	1	総務部

注：df1とdf2は列数も行数も違ってます。

【試したこと】

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
#これを実行すると、エラーは出ないのですが、処理が完了せず延々実行したままになります。

Answer 1

pandas.merge使うだけでOK。

pandas.DataFrameを結合するmerge, join（列・インデックス基準） | note.nkmk.me

import pandas as pd
import io

txt1 = """
月,部署,人数,予算
1月,第1人事室,3,1
2月,第1人事室,10,1
1月,第2人事室,6,2
1月,外注室,9,8
1月,第1総務室,3,2
1月,第2総務室,7,1
"""

txt2 = """
部署,部
第1人事室,人事部
第2人事室,人事部
外注室,人事部
第1総務室,総務部
第2総務室,総務部
"""

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

df1 = pd.read_csv(io.StringIO(txt1))
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(txt2))

df3 = pd.merge(df1, df2, on='部署')
print(df3)

    月       部署  人数  予算      部
0  1月  第1人事室     3     1  人事部
1  2月  第1人事室    10     1  人事部
2  1月  第2人事室     6     2  人事部
3  1月     外注室     9     8  人事部
4  1月  第1総務室     3     2  総務部
5  1月  第2総務室     7     1  総務部

Comments

[KooToo]

ありがとうございます。無事できました！

Answer 2

結合とかを考えずに、辞書とapplyでやったほうが早いように思います。

>>> import pandas as pd
>>> import io
>>>
>>> org_d = {
... '第1人事室':'人事部',
... '第2人事室':'人事部',
... '外注室':'人事部',
... '第1総務室':'総務部',
... '第2総務室':'総務部'}
>>>
>>>
>>> indata = '''月 部署 人数 予算
... 1月 第1人事室 3 1
... 2月 第1人事室 10 1
... 1月 第2人事室 6 2
... 1月 外注室 9 8
... 1月 第1総務室 3 2
... 1月 第2総務室 7 1'''
>>>
>>> with io.StringIO(indata) as f:
...     df = pd.read_csv(f, sep=' ')
...
>>> print(df)
    月     部署  人数  予算
0  1月  第1人事室   3   1
1  2月  第1人事室  10   1
2  1月  第2人事室   6   2
3  1月    外注室   9   8
4  1月  第1総務室   3   2
5  1月  第2総務室   7   1
>>>
>>> org_d = {
... '第1人事室':'人事部',
... '第2人事室':'人事部',
... '外注室':'人事部',
... '第1総務室':'総務部',
... '第2総務室':'総務部'}
>>>
>>> df['部'] = df['部署'].apply(lambda x: org_d[x])
>>> print(df)
    月     部署  人数  予算    部
0  1月  第1人事室   3   1  人事部
1  2月  第1人事室  10   1  人事部
2  1月  第2人事室   6   2  人事部
3  1月    外注室   9   8  人事部
4  1月  第1総務室   3   2  総務部
5  1月  第2総務室   7   1  総務部

Comments

[KooToo]

ありがとうございます。無事できました！