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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。

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【Python】対応するIDが持つデータを別のDataFrameが持つ値を参照して計算する

tsumiki_kuzushi

総合スコア4

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。

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投稿2021/05/12 00:41

前提・実現したいこと

DataFrame1(df1)の'ID'が持つデータ'Ans'列の値に、DataFrame2(df2)の'ID'が持つデータ'Ans'の値を加算させたいです。このとき、df1の'ID'とdf2の'ID'が一致する行のみこの処理を行いたいです。

-以下、実現したいイメージ-

df1
ID Ans
1 1
1 2
2 1
3 1
3 2
3 3
4 1
5 1

df2
ID Ans
1 1
2 2
3 2

⇒df2の持つIDに対応するdf1のIDのAnsのみ、df2のAns値を加算し、結果を別のDataFrame3(df3)に格納
df3
ID Ans
1 2
1 3
2 3
3 2
3 3
3 4

発生している問題・エラーメッセージ

以下のコードにて対応するdf1のIDのAnsにdf2のAnsを加算することはできたのですが、df3のID 1のAnsが二つとも3になってしまいました。

該当のソースコード

python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5 ], 'Ans': [1, 2, 1, 1, 2, 3, 1, 1]}) 4df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Ans': [1, 2, 2]}) 5df3 = pd.DataFrame() 6 7j = 0 8while(j < 1): 9 for ID1, count1 in zip(df1['ID'], df1['Ans']): 10 for ID2, count2 in zip(df2['ID'], df1['Ans']): 11 if ID1 == ID2: 12 if not count1 == count2: 13 3 = pd.Series([ID1,count2+count1]) 14 df3 = df3.append(3, ignore_index=True) 15 j+=1 16 else: 17 pass

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ベストアンサー

任意の列を基準に2つのデータフレームを結合するのに用いる、pd.DataFrame.merge()を使うとよいでしょう。
pandas.DataFrame.merge — pandas documentation
pandas.DataFrameを結合するmerge, join(列・インデックス基準) | note.nkmk.me

例えば、

python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5 ], 'Ans': [1, 2, 1, 1, 2, 3, 1, 1]}) 4df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Ans': [1, 2, 2]}) 5 6df1.merge(df2, on='ID') 7# ID Ans_x Ans_y 8# 0 1 1 1 9# 1 1 2 1 10# 2 2 1 2 11# 3 3 1 2 12# 4 3 2 2 13# 5 3 3 2 14 15df1.merge(df2, on='ID').eval('Ans = Ans_x + Ans_y') 16# ID Ans_x Ans_y Ans 17# 0 1 1 1 2 18# 1 1 2 1 3 19# 2 2 1 2 3 20# 3 3 1 2 3 21# 4 3 2 2 4 22# 5 3 3 2 5 23 24df3 = df1.merge(df2, on='ID').eval('Ans = Ans_x + Ans_y')[['ID', 'Ans']] 25df3 26# ID Ans 27# 0 1 2 28# 1 1 3 29# 2 2 3 30# 3 3 3 31# 4 3 4 32# 5 3 5

投稿2021/05/12 01:18

kirara0048

総合スコア1399

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tsumiki_kuzushi

2021/05/12 01:45

解決いたしました!ありがとうございました!
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