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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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pandasのデータフレームを指定の位置に結合させたいです。

amaturePy

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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2021/02/13 12:43

こちらの質問に関連してます。前回質問
今回は下記コードのquery1で取得したluidという列を格納しているrow_data1の中身をrow_data2の左側に結合させたいです。
データフレーム格納時に結合する良い方法が見つけられず、アドバイスを頂けると幸いです。
よろしくお願いします。

pandas(df1,df2,axis=1)を試した結果

luid,Q1_start

の様にQ2以降をデータに入れられませんでした。

index.py import urllib.request import urllib.parse from google.cloud import bigquery from flask import Flask,request,jsonify,Response import re import pandas as pd import json app = Flask(__name__) @app.route('/') def createCsv(): client = bigquery.Client() tableName = request.args.get('tableName') or '' tagName = request.args.get('tagName') or '' tag_list = [] if "Q" in tagName: nums = re.sub("\D", "", tagName) nums = int(nums) + 1 df_list1 = [] df_list2 = [] query1 = "SELECT luid FROM test_project.testdataset.{0}".format(tableName) df1 = client.query(query1).to_dataframe() for num in reversed(range(1,int(nums))): query2 = "SELECT Q{0}_start FROM test_project.testdataset.{1}".format(num,tableName) df2 = client.query(query2).to_dataframe() df_list2.insert(0, df2) df_all2 = pd.concat(df_list2, axis=1) df_list1.insert(0,df1) df_all1 = pd.concat(df_list1, axis=1) row_data1 = df_all1.to_csv(sep=',', index=False) row_data2 = df_all2.to_csv(sep=',', index=False) response = Response(row_data1) response.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*' return response else: return "" if __name__ == "__main__": app.run(debug=True)
row_data1出力結果 luid X********** X********** X********** row_data2出力結果 Q1_start,Q2_start,Q3_start 1,1,10 1,0,1,0 0,0,0,0 理想の形 luid,Q1_start,Q2_start,Q3_start X**********,1,1,10 X**********,1,0,1,0 X**********,0,0,0,0

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回答1

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自己解決

以下のコードで実装できました。

df2 = client.query(query2).to_dataframe() df_list2.insert(0, df2) df_all2 = pd.concat(df_list2, axis=1) df_all = pd.concat((df1,df_all2), axis=1) csv_data = df_all.to_csv(sep=',',index=False)

投稿2021/02/14 07:42

amaturePy

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