Q&A
ありがとうございます！お返事が遅くなりました。
２つのdfを比較して、片方で欠損箇所に値をはめる場合にouter_joinを使うのですね。
sqlのように使えるのですね。また、mergeの際にデータ型の違いでエラーが出ているので、そちらを修正次第試させて頂きます！
timestamp_dfとpush_start_numという２つのdfがあり、以下の処理が実現できないか試しています。
今のところ、差集合を見つける記事などは見つけたのですが、それを元に以下の同じ内容の処理をしているものを見つけられず、何かアドバイスを頂ければと質問させて頂きました。
やりたいことは以下の通りになります。
①timestamp_df側にはあって、push_start_num側には無い日付をtimestamp_dfと同じ位置でpush_start_num側のインデックスとして取得し、値をnull,0,Noneのどれかにできればと考えております。なので、最終的にはdfBのインデックスの日付はtimestamp_dfと同じになりますが、元々push_start_num側には無いので値をnull,0,Noneとします。
目的
以下２つのdfを最後にconcatでまとめてデータベースで管理するのが目的です。dfBはcount部分をリストに格納し、それを再度df化し数字の部分だけ使います。
そこで２つのdfを繋げた際に、timestamp_df側には存在し、push_start_num側には存在しない日付があり、それぞれのdfの長さが異なっているため、最後に繋げた際にtimestamp_dfの日付に対するpush_start_numの数字にずれが生じているものの辻褄を直すためです。
内容も複雑ですし、私自身の説明もちゃんとお伝えできてるか不安ではありますが、もし何か使えそうなpandasなどのメソッドをご存知の方はいらっしゃいましたらご教授頂けると幸いです。
print(timestamp_df) 0 2021-04-29 1 2021-04-30 2 2021-05-01 3 2021-05-02 4 2021-05-03 .. ... 81 2021-05-29 82 2021-05-30 83 2021-05-31 84 2021-06-01 85 2021-05-21
print(push_start_num) push1_start_date 2021-04-29 3 2021-04-30 20 2021-05-01 24 2021-05-02 21 2021-05-03 14 2021-05-04 5 2021-05-05 14 2021-05-06 16 2021-05-07 17 2021-05-08 14 2021-05-11 78 2021-05-12 20 2021-05-13 13 2021-05-14 8 2021-05-15 18 2021-05-16 16 2021-05-17 16 2021-05-18 18 続く
timestamp_list = [] for c in push_date_df.columns: push_num = push_date_df.groupby(c)[c].count() for x in push_num.index: timestamp_list.append(x) timestamp_df = pd.DataFrame({'timestamp':timestamp_list}) push_start_df = pd.DataFrame() for c in push_start_col: push_start_df[c] = df[c] push_start_num_list = [] for c in push_start_df.columns: push_start_num = push_start_df.groupby(c)[c].count() print(push_start_num) for x in push_start_num: push_start_num_list.append(x)
回答2件
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ベストアンサー
適切に結合すれば勝手に欠損値で補われます。
例：
説明のために行数を減らしています。
push1_start_date
| count | |
|---|---|
| 2021-05-07 | 17 |
| 2021-05-08 | 14 |
| 2021-05-11 | 78 |
| 2021-05-12 | 20 |
timestamp_df
| date | |
|---|---|
| 0 | 2021-05-07 |
| 1 | 2021-05-08 |
| 2 | 2021-05-09 |
| 3 | 2021-05-10 |
| 4 | 2021-05-11 |
| 5 | 2021-05-12 |
データフレームが上記の状態の時、
python
1timestamp_df.merge(push1_start_date, how='left', left_on='date', right_index=True) 2# date count 3# 0 2021-05-07 17.0 4# 1 2021-05-08 14.0 5# 2 2021-05-09 NaN 6# 3 2021-05-10 NaN 7# 4 2021-05-11 78.0 8# 5 2021-05-12 20.0 9 10pd.concat([timestamp_df.set_index('date'), push1_start_date], axis=1) 11# count 12# date 13# 2021-05-07 17.0 14# 2021-05-08 14.0 15# 2021-05-09 NaN 16# 2021-05-10 NaN 17# 2021-05-11 78.0 18# 2021-05-12 20.0
参考：
pandas.DataFrameを結合するmerge, join（列・インデックス基準） | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, Seriesを連結するconcat | note.nkmk.me
Pandasユーザーガイド「mergeとjoinとconcatenateとcompare」（公式ドキュメント日本語訳） - Qiita
投稿2021/06/02 00:40
総合スコア1399
0
元のDataFrameの型とか何がindexなのかが良くわかりませんのでまちがっているかもしれません。
適当に修正してみてください。
python
1>>> print(timestamp_df) 2 date 30 2021-04-29 41 2021-04-30 52 2021-05-01 63 2021-05-02 74 2021-05-03 85 2021-05-29 96 2021-05-30 107 2021-05-31 118 2021-06-01 129 2021-05-21 13>>> print(push_start_num) 14 push1_start_date 152021-04-29 3 162021-04-30 20 172021-05-01 24 182021-05-02 21 192021-05-03 14 202021-05-04 5 212021-05-05 14 222021-05-06 16 232021-05-07 17 242021-05-08 14 252021-05-11 78 262021-05-12 20 272021-05-13 13 282021-05-14 8 292021-05-15 18 302021-05-16 16 312021-05-17 16 322021-05-18 18 33>>> 34>>> result = pd.merge(timestamp_df, push_start_num.reset_index(), left_on='date', right_on='index', how='left').drop('index', axis=1).fillna(0) 35>>> print(result) 36 date push1_start_date 370 2021-04-29 3.0 381 2021-04-30 20.0 392 2021-05-01 24.0 403 2021-05-02 21.0 414 2021-05-03 14.0 425 2021-05-29 0.0 436 2021-05-30 0.0 447 2021-05-31 0.0 458 2021-06-01 0.0 469 2021-05-21 0.0
投稿2021/06/02 00:38
総合スコア24670
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2021/06/02 09:23