質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

Q&A

解決済

1回答

1304閲覧

pd.mergeの内部結合をしたい

shishi_maru440

総合スコア38

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

0グッド

0クリップ

投稿2021/04/11 05:59

編集2021/04/11 11:47

前提・実現したいこと

pythonのマージについて質問です。

【前提】
①df2:6730行
②df_files:6486行(画像ファイルのpathからデータフレームにしたもの)

この2つのデータを内部結合した時、6730行になってしまいます。
私の認識では双方のキーが一致したもののみ残るので最大で6486行かと思います。
なぜ実行した結果が6730行になってしまったのでしようか?

発生している問題・エラーメッセー

6730行と6486行のデータを内部結合した結果、6730行になってしまう。

該当のソースコード


#追加:df2の作成

import pandas as pd import numpy as np import glob import cv2 df = pd.read_csv("anotation_result.csv") df.shape

(8100, 2)

df2 = df.copy() df2.isnull().sum()

data 0
smile 65
dtype: int64

df2 = df2.dropna() df2.isnull().sum()

data 0
smile 0
dtype: int64

df2.shape

(8035, 2)

df2 = df2.drop_duplicates() df2.duplicated().sum()

0

df2.shape

(6731, 2)

df2.to_csv("data2.csv")

####df2を読み込み

df2 = pd.read_csv("data2.csv") df2.shape

#####フォルダ内の画像データのpathを読み込み

files = glob.glob("/画像データのあるフォルダのpath/*") len(files)

6486

######filesのデータフレームを作成

df_files = pd.DataFrame({"data":files}) df_files.drop_duplicates() df_files.duplicated().sum()

0

#####マージ

df_join = pd.merge(df2, df_files, how="inner",on="data",indicator=True) df_join df_join["_merge"].value_counts()

both 6730
right_only 0
left_only 0
Name: _merge, dtype: int64

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

bsdfan

2021/04/11 06:20 編集

df2はどんな内容なのでしょうか。 df2で重複がある場合、ここで書かれているようなことが起こることもあります。
shishi_maru440

2021/04/11 06:41

今回の目的はdf_filesの画像ファイルにカテゴリを割り当てることです。 (機械学習の為のdataの前処理です) df2は画像ファイル名が格納されている["data"]列とファイルのカテゴリが 入っている["smile"]列があります。 このdf2の["data"]をもとにdf_filesの画像ファイル名が格納されている["data"]と 内部結合させカテゴリを割り当てたいと思っています。 ※df2は欠損値と重複行の削除は実施済です。
meg_

2021/04/11 09:47

> ※df2は欠損値と重複行の削除は実施済です。 その処理のコードを含んだコードをマークダウンで記入してください。
shishi_maru440

2021/04/11 22:08 編集

欠損値と重複行の処理のコードを追加しました。 作成後のサンプルデータは下記にあります。
ppaul

2021/04/11 11:44

df_files.shape は (6486,) になっていますか?
shishi_maru440

2021/04/11 11:48

df_files.shapeの結果は (6486, 1)です。
ppaul

2021/04/11 16:11

len(set(df2['data'])) は何になっていますか?
shishi_maru440

2021/04/11 20:15

len(set(df2['data'])) の結果は 6442です。
guest

回答1

0

自己解決

結論①df2["data"]のみ重複している行を削除できていなかった
df2を作成する段階で下記コードを追加

df2["data"].drop_duplicates() df2 = df2.dropna() df2.isnull().sum()

投稿2021/04/11 22:12

shishi_maru440

総合スコア38

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問