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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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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Pythonのデータフレームの配列、繰り返し処理が上手く出来ない

yoshi1120

総合スコア1

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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2021/04/15 05:56

編集2021/04/16 15:26

前提・実現したいこと

Pythonのデータフレーム操作に関する質問です。
データフレームAの「α」配列の値とデータフレームBの「α´」配列の値が一致したら、データフレームBの同じ行の「β´」配列の値をデータフレームA「β」配列に書き込む、これを最初の行から最後の行まで繰り返すプログラムを作りたいです。イメージ写真を張り付けておきます。
イメージ説明

※追加部分
表のサンプルを追加しました。
都道府県のコードを都道府県に変換する、といった感じです。
他の列は省略しました。

A.csv

都道府県コードA都道府県A
6
15
11
29
44
30
11
4
...
9

B.csv

都道府県コードB都道府県B
1北海道
2青森県
3岩手県
4宮城県
5秋田県
6山形県
7福島県
8茨城県
...
47沖縄県

該当のソースコード

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df1=pd.read_csv("A.csv") 5df2=pd.read_csv("B.csv") 6 7#ここまでは分かるのですがここからが分かりません。

試したこと

for文、if文、while文どれを使えばいいのか分からず上手くいきません。
また、配列も上手く操作できません。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

jupyternotebookを使っていてpythonのバージョンは3.7ぐらいです。
プログラミングを始めたばかりの初心者です。どうぞよろしくお願いいたします。

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yuki23

2021/04/15 06:29

回答者が用意するのが面倒なので、A.csv, B.csvのサンプルも添付していただけないでしょうか
takutakuya

2021/04/15 06:49

上手くいかなかったコードも載せたほうが良いですよ。
yoshi1120

2021/04/15 06:50

サンプルを添付しました。
yuki23

2021/04/15 07:57

添付されてませんが……
yoshi1120

2021/04/16 15:25

すみません、操作ミスで編集が完了していませんでした...。 上手くいかなかったコードですが、既に消してしまいました。これからは自分のミスと見比べて学んでいこうと思います、申し訳ありません。
guest

回答1

0

ベストアンサー

他の列がないという前提ならば以下です。

python

1>>> import pandas as pd 2>>> print(A) 3 α 40 a 51 c 62 x 73 y 84 z 95 b 10>>> print(B) 11 α2 β 120 a A 131 b B 142 c C 153 d D 164 e E 175 x X 18>>> A = pd.merge(A, B, left_on='α', right_on ='α2', how='left').drop('α2', axis=1) 19>>> print(A) 20 α β 210 a A 221 c C 232 x X 243 y NaN 254 z NaN 265 b B

他の列もある場合は、以下です。

python

1>>> import pandas as pd 2>>> print(A) 3 α β γ 40 a P 100 51 c Q 50 62 x R 35 73 y S 200 84 z T 17 95 b U 323 10>>> print(B) 11 α2 β2 120 a A 131 b B 142 c C 153 d D 164 e E 175 x X 18>>> temp = pd.merge(A, B, left_on='α', right_on ='α2', how='left').drop('α2', axis=1) 19>>> A['β'].where(pd.isna(temp['β2']), temp['β2'], inplace=True) 20>>> print(A) 21 α β γ 220 a A 100 231 c C 50 242 x X 35 253 y S 200 264 z T 17 275 b B 323

投稿2021/04/15 08:15

ppaul

総合スコア24666

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yoshi1120

2021/05/18 04:54

ありがとうございます
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