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
85.46%
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。

Q&A

解決済

1回答

666閲覧

[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、

eqeqe

総合スコア15

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。

0グッド

0クリップ

投稿2021/06/01 15:48

編集2021/06/01 15:49

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)
イメージ説明
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)
イメージ説明

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。

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。

guest

回答1

0

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)

こういうのが欲しいということでしょうか?

投稿2021/06/01 16:30

ppaul

総合スコア24666

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。

eqeqe

2021/06/01 18:57

ppaulさん いつもありがとうございます!できました!
guest

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
85.46%

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