[python] [pandas]について、 DataFrame と Series がいまいちよく理解できていないのは自覚しているのですが、

店名,みかん1,みかん2,みかん3,みかん4
本店,みかん(和歌山）,みかん(愛媛）,みかん(静岡）
A店,みかん(和歌山）
B店,みかん(愛媛）
C店,みかん(静岡）,みかん(愛媛）

のようなCSVを

店名,みかん
本店,みかん(和歌山）みかん(愛媛）みかん(静岡）
A店,みかん(和歌山）
B店,みかん(愛媛）
C店,みかん(静岡）みかん(静岡）

のようにしたいのですが、

mikan = df['みかん'].str.cat(['みかん1', 'みかん2', 'みかん3','みかん4'], sep=' in '))

df2 = df ['商品管理番号（商品URL）'],mikan['表示先カテゴリ']

だとSyntaxError: invalid syntaxになってしまします。

DataFrame と Series がいまいちよく理解できていないのは自覚しているのですが、どうもよく理解できなくて、
毎回のようにDFとseriesのところでエラーで引っかかってしまいます。。。
今回もDFに複数の列,A,B,C,D,E,FがあるようなDBで例えばＣ列だけとかＣ列とD列だけを操作してDataFrameに戻す？ような部分で頭がごちゃごちゃにしまいます。
イメージ的には今回のような場合だとエクセルなどの感じでは"みかん"列を作ってそこへ"みかん1～4"の列内容を結合して"店名"と"みかん"だけ残すか抜き出して新しいDfをつくるみたいな処理にしたいのですがそういう考え自体が間違っているのでしょうか？
もし私の今回の上記のやり方のように全く別のDF2を用意してそこにデータベースからから[店名]、シリーズのmikanから[みかん]を取ってきてDF2にすることは可能でしょうか
またそのような場合はどのような改善が必要でしょうか。よろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

質問内容が良くわからないので、適当に解釈して回答します。

csv
1店名,みかん1,みかん2,みかん3,みかん4
2本店,みかん(和歌山）,みかん(愛媛）,みかん(静岡）
3A店,みかん(和歌山）
4B店,みかん(愛媛）
5C店,みかん(静岡）,みかん(愛媛）

をmikan.csvだとしましょう。

このファイルを
df = pd.read_csv('mikan.csv')
で読み込むと以下のようになります。

python
1>>> df = pd.read_csv('mikan.csv')
2>>> print(df)
3   店名      みかん1     みかん2     みかん3  みかん4
40  本店  みかん(和歌山）  みかん(愛媛）  みかん(静岡）   NaN
51  A店  みかん(和歌山）      NaN      NaN   NaN
62  B店   みかん(愛媛）      NaN      NaN   NaN
73  C店   みかん(静岡）  みかん(愛媛）      NaN   NaN

NaNを空文字列で置き換えます。

python
1>>> df2 = df.fillna('')
2>>> print(df2)
3   店名      みかん1     みかん2     みかん3 みかん4
40  本店  みかん(和歌山）  みかん(愛媛）  みかん(静岡）
51  A店  みかん(和歌山）
62  B店   みかん(愛媛）
73  C店   みかん(静岡）  みかん(愛媛）

つなぎます。

python
1>>> df2['みかん'] = df2[['みかん1', 'みかん2', 'みかん3','みかん4']].apply(lambda rows: ''.join(rows), axis=1)
2>>> print(df2)
3   店名      みかん1     みかん2     みかん3 みかん4                     みかん
40  本店  みかん(和歌山）  みかん(愛媛）  みかん(静岡）       みかん(和歌山）みかん(愛媛）みかん(静岡）
51  A店  みかん(和歌山）                                       みかん(和歌山）
62  B店   みかん(愛媛）                                        みかん(愛媛）
73  C店   みかん(静岡）  みかん(愛媛）                        みかん(静岡）みかん(愛媛）

店名とみかんだけを取り出します。

python
1>>> df3 = df2[['店名', 'みかん']]
2>>> print(df3)
3   店名                     みかん
40  本店  みかん(和歌山）みかん(愛媛）みかん(静岡）
51  A店                みかん(和歌山）
62  B店                 みかん(愛媛）
73  C店          みかん(静岡）みかん(愛媛）