pandasで同じidのものを結合したい

Question

下のようにファイルが２つあったとして、idが同じものを同じものとしてしてproductを下のファイルに結合したいです。
どのようにしたら良いのでしょうか。

 id product

1 ice
2 fruit
3 meat
1 ice

id. place
1 4
2 3
3 2
1 4

このようにしたいです。
product place
ice 4
fruit 3
meat 2
ice 4

Comments

[takutakuya]

id=1が2行ありますが、同じidは複数行存在するのでしょうか？

あと、少しは調べて、何かしらコードを書いてみないと永遠に初心者ですよ？

[shosinnshadesu]

おっけい！

Answer 1

回答

pandasのconcat関数を使います。

（前提）
・１つ目の表をdf1、２つ目の表をdf2、結合した表をdfとします。
・コメント行は直前のprint文の結果を表したものです。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([[1,"ice"],[2,"fruit"],[3,"meat"],[1,"ice"]],columns=["id","product"],index=[0,1,2,3])
print(df1)

#     id product
#  0   1     ice
#  1   2   fruit
#  2   3    meat
#  3   1     ice

df2 = pd.DataFrame([[1,4],[2,3],[3,2],[1,4]],columns=["id","place"],index=[0,1,2,3])
print(df2)

#     id product
#  0   1     ice
#  1   2   fruit
#  2   3    meat
#  3   1     ice

df = pd.concat([df1, df2], axis=1).drop(columns="id")
print(df)

#    product  place
#  0     ice      4
#  1   fruit      3
#  2    meat      2
#  3     ice      4

　

解説

df = pd.concat([df1, df2], axis=1).drop(columns="id")

・concat：結合する
・axis=1：行方向（横方向）へ結合する　　　※列方向（縦方向）とする場合は axis=0
・drop(columns="id")：id列を削除する
＊単純にconcatしただけでは、下記のようにid列が２列できます。これをdropで削除しています。

#     id product id place
#  0   1     ice  1     4
#  1   2   fruit  2     3
#  2   3    meat  3     2
#  3   1     ice  1     4

Answer 2

ファイルからDetaFrameの読み込みと書き出しはできるでしょうから、DetaFrameの処理部分を書いておきます。

>>> print(df1)
   id product
0   1     ice
1   2   fruit
2   3    meat
3   1     ice
>>> print(df2)
   id  place
0   1      4
1   2      3
2   3      2
3   1      4
>>> print(pd.merge(df1,df2.drop_duplicates(), how='left').drop('id', axis=1))
  product  place
0     ice      4
1   fruit      3
2    meat      2
3     ice      4

Answer 3

product テーブルの内容を辞書化して place テーブルの id を置き換える方法です。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 1], 'product': ['ice', 'fruit', 'meat', 'ice']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 1], 'place': [4, 3, 2, 4]})
  
dfx = df2.replace({'id': dict(df1.values)}).rename(columns={'id': 'product'})
print(dfx.to_markdown(index=False))

product	place
ice	4
fruit	3
meat	2
ice	4