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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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pd.merge メソッドで、文字列がうまく出力されない

Shin_go

総合スコア19

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2021/07/22 01:23

二つのコードを、pd.merge メソッドで結合したのですが、うまくいきません。

一つ目のコードは下記。

company_name=pd.DataFrame(
data={
'maker_number':['MK001','MK002','MK003','MK004'],
'maker_company_name':[company_name1,company_name2,company_name3,company_name4]
}
)
company_name.head()

出力は、下記です。

maker_number maker_company_name
0 MK001 メイクマザー製作所合同会社
1 MK002 有限会社グッドマシーン
2 MK003 和田工業株式会社
3 MK004 株式会社ナイスパーツ

もう一つは、以下です。納品年・メーカー・機械毎の機械販売台数(合計値)を集計したものです。

machine_data_delivery=pd.DataFrame(machine_data_delivery.groupby(['MakerNumber','DELIVERY_YEAR']).Price.mean()).reset_index()
machine_data_delivery.head()

上記二つを、以下のコードで結合すると、

machine_data_delivery_company = pd.merge(machine_data_delivery , company_name , left_on='MakerNumber' , right_on='maker_number' , how='left')
machine_data_delivery_company.head()

以下のようになり、NaN となってしまい、maker_company_name が表示されません。
上記のMakerNumberとmaker_numberをキーに結合させて、maker_company_name(メーカー名)がどこかわかるようにしたいのです。

MakerNumber DELIVERY_YEAR Price maker_number maker_company_name
0 MKR001 2011 5.470000e+06 NaN NaN
1 MKR001 2012 7.647349e+06 NaN NaN
2 MKR001 2013 7.822420e+06 NaN NaN
3 MKR001 2014 7.890065e+06 NaN NaN

何かいい解決方法がないでしょうか?
よろしくお願いいたします。

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1data={ 2'maker_number':['MK001','MK002','MK003','MK004'], 3'maker_company_name':[company_name1,company_name2,company_name3,company_name4] 4}

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1data={ 2'maker_number':['MKR001','MKR002','MKR003','MKR004'], 3'maker_company_name':[company_name1,company_name2,company_name3,company_name4] 4}

に変更しましょう。

投稿2021/07/22 02:34

ppaul

総合スコア24670

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Shin_go

2021/07/22 07:22

上下同じに見えます。。。何が違うのでしょうか??
Shin_go

2021/07/22 07:27

すみません、違いがわかりました。ありがとうございます。助かりました。
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