Q&A
あまり良いアプローチではないと思います。この後何をしたいのか具体的な話を書いていただければ、より良い回答が付くかと思います。
addressが特定のものをfilteringしてくれば良い気がするのですが、きっとそういう事ではないのですよね。
データフレーム内のデータを統合する方法を教えていただきたいです。
addressという列に、同じ番地のデータが1つずつバラバラにあるのですが、これをまとめて1つのデータ
として扱えるようにしたいです。
イメージとしては、
このような形で、1つの番地のデータのなかに、それぞれのid、Day⓵、Day⓶のデータが含まれているといったイメージです。
【このデータ処理後の方針】
このデータから、居住者が変化している番地がどれだけあるかを年代ごとにカウントしたいと考えています。（最終目的）
id:居住者を表すナンバー, Day⓵：住み始めた日, Day⓶：出ていった日, address：番地
をそれぞれ表しています。
例えば2枚目の画像のように、「10番地の12」という番地では、
id=11568,118627という2つの世帯が、異なる時期に住んでいるため、居住者が入れ替わっていることがわかります。
今回質問したデータの処理後としては、
⓵データ統合後、1つの番地データの中に、異なるidが複数含まれているもののみを抽出
⓶Day⓵、Day⓶から、居住者が入れ替わった年月を取得？
居住者が入れ替わっている番地がどれだけあるか、時系列変化をとらえる
という流れで進めていきたいと考えています。
分かりにくくて大変申し訳ありませんが、どなたか教えていただけないでしょうか？
質問内容だけでなく、アプローチ方法が適切でない場合も含め
アドバイスをいただければ幸いです。
よろしくお願いします。
回答1件
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ベストアンサー
ソートすれば十分ではないでしょうか。
python
1df_sort = df.sort_values(['address', 'id', 'Day①']) 2print(df_sort)
データが機械可読でないので、実行結果は示しません。
投稿2021/06/10 03:40
総合スコア24670
回答ありがとうございます。
自分でもソートを試してみたのですが、データが順番通りに並べ替えられるだけでした。
【このデータ処理後の方針】にあるように、最終目的を達成できるようアプローチを模索しているところであります．．．
最終的にやりたいことと入力データ例、出力データ例がマシンリーダブルで置いてあれば、多分5分か10分で作れるような問題だと思います。
前回の質問への回答でも書きましたが、なぜそういう質問ができないのかが不思議です。
コメントありがとうございます。
やりたいことをもう少し具体的に言語化した質問を新たに作成しましたので、
よろしければ新しく回答いただければ幸甚です。
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