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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。

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pandasで平均,中央値などをmergeしたい

utasan_1008

総合スコア56

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。

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投稿2021/07/02 05:42

編集2021/07/02 13:38

イメージ説明
イメージ説明
イメージ説明

書籍を見ながら進めております。
上記の3つを結合したくて

customer_join = pd.merge(customer_join,uselog_customer,on="customer_id",how="left") customer_join = pd.merge(customer_join,uselog_weekday[["customer_id","rountine_fig"]],on="customer_id",how="left") customer_join.head()

をしたのですが
イメージ説明
画像のように

min_x、mean_y、median_y、max_y、min_y、rountine_fig_y

が追加されてしまうのですが、書籍ではx,yなどの区切りはなくmin、mean、median、max、rountine_fig_だけが出力されているのですが、なぜこれらが追加されてしまうのですか?
またuselog_customerのcolumnのまま表示させるにはどうしたら良いですか?

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ppaul

2021/07/02 06:17

三番目の図と四番目の図は同じですね。 ちゃんとmergeすればデータフレームは変わるはずなので、utasan_1008さんの思い違いでしょう。
utasan_1008

2021/07/02 14:23 編集

すみません添付ミスでした。画像変更しました。 karnelをrestartしたらrountine_fig以外は思うようにいきました。
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ベストアンサー

suffixes__list-like, default is (“x”, “y”)
A length-2 sequence where each element is optionally a string indicating the suffix to add to overlapping column names in left and right respectively. Pass a value of None instead of a string to indicate that the column name from left or right should be left as-is, with no suffix. At least one of the values must not be None.

pandas.DataFrame.merge
ということなので,customer_join = pd.merge(customer_join,uselog_customer,on="customer_id",how="left")の時に同じ列名が処理されていると思います。

customer_join.set_index('customer_id').combine_first(uselog_customer.set_index('customer_id'))あたりでなんとかなりそうですが。

投稿2021/07/02 08:57

編集2021/07/02 08:57
toshikawa

総合スコア388

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utasan_1008

2021/07/02 14:40

https://itips.krsw.biz/pandas-dataframe-suffix-x-y/ そちらの文を参考に調べてみてこちらがわかりやすかったです。 列はどれも被っていなかったので、おそらく何度もCellをビルドしてしていたため 重複結合してしまったためだと思います。 Tipsありがとうございます。お手数おかけしました。
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