Q&A
学校の課題でしょうか？未完成で良いので自身で書かれたコードはありませんか？
算数、国語、理科のテストデータには学籍番号と得点が書かれています。
それを指定した設定ファイルの順番で読み取ってデータフレイムとして出力したいです。
具体例を示します。
math.csv
No,Score
1,30
2,40
3,50
4,50
japanese.csv
No,Score
2,30
4,50
5,100
science.csv
No,Score
1,10
60,20
※科目によってはテストを受けていない人もいるので学籍番号とテストの点数がない人もいる
そして設定ファイル(setting.txt)には
math,japanese,science
と言う順番で点数を取得するように指定します。
この場合mathの点数がある場合はmathの点数を、なければjapaneseの点数を、そして次にscienceの点数を読み取りにいきます。
最終的にはscore.csvにその結果を出力したいです。
今回の場合であれば
score.csvには
No,Score
1,30
2,40
3,50
4,50
5,100
60,20
となります。
setting.txtに
japanese,science,math
という条件であれば
score.csvには
No,Score
1,10
2,30
3,50
4,50
5,100
60,20
となります。
setting.txtに書かれていない科目があった場合は一番最後に追加していきます。
このような操作をデータフレイムを使って行いたいです。
回答1件
0
データの読み込みと書き出しはご自身でできますね。
DataFrameの加工は以下です。
このコードでは、三つのDataFrame名をグローバル変数にしていますが、本当は引数にする方が良いでしょう。
python
1def get_score(setting): 2 setting += [c for c in ['math', 'japanese', 'science'] if c not in setting] 3 df_list = [globals()[f'df_{c}'] for c in setting] 4 df_score = pd.merge(pd.merge(df_list[0], df_list[1][['No']], how='outer'), df_list[2][['No']], how='outer') 5 df_score['Score'] = df_score['Score'].mask(df_score['Score'].isnull(), pd.merge(df_score[['No']], df_list[1], how='left')['Score']) 6 df_score['Score'] = df_score['Score'].mask(df_score['Score'].isnull(), pd.merge(df_score[['No']], df_list[2], how='left')['Score']).astype(int) 7 df_score.sort_values('No', inplace=True) 8 return df_score
実行結果
python
1>>> get_score(['math', 'japanese', 'science']) 2['math', 'japanese', 'science'] 3 No Score 40 1 30 51 2 40 62 3 50 73 4 50 84 5 100 95 60 20 10>>> get_score(["japanese","science"]) 11['japanese', 'science', 'math'] 12 No Score 133 1 10 140 2 30 155 3 50 161 4 50 172 5 100 184 60 20
使用したDataFrame
python
1>>> print(df_math) 2 No Score 30 1 30 41 2 40 52 3 50 63 4 50 7>>> print(df_japanese) 8 No Score 90 2 30 101 4 50 112 5 100 12>>> print(df_science) 13 No Score 140 1 10 151 60 20
投稿2021/06/25 14:52
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