Q&A
https://teratail.com/questions/365776
で解決していないのでしょうか。
また、調べたこと、試したことを質問に追記していただけませんか。
前提・実現したいこと
開始と終了レコードを結合するスクリプトの最適な方法が知りたいです。
みなさまのベストプラクティスを教えて頂ければ幸いです。
ライブラリなどの指定はありません。
よろしくお願いいたします。
追記
・短いコードで実現できる方法を探しています。
・データ１において試行１、試行２は問題なく動作しています。
・データ２を追加しました。
・試行３を追加しました。データ２の結合はうまくいきますがデータ１の結合がおかしくなります。
・試行４追加しました。シンプルなループです。
該当のソースコード
python
1import pandas as pd 2 3df1 = pd.DataFrame(data=[ 4 ['siro','ED','2020-01-01 00:35:00','ver0.1'] 5 ,['siro','ST','2020-01-01 00:35:00','ver0.1'] 6 ,['siro','ED','2020-01-01 10:40:00','ver0.1'] 7 ,['siro','ST','2020-01-30 23:00:00','ver0.1'] 8], columns=['name', 'status','dtime','ver']) 9 10df2 = pd.DataFrame( 11 data=[ 12 ["siro", "ED", "2020-01-01 00:34:00", "ver0.1"], 13 ["siro", "ST", "2020-01-01 00:35:00", "ver0.1"], 14 ["siro", "ST", "2020-01-01 00:35:00", "ver0.1"], 15 ["siro", "ED", "2020-01-01 10:40:00", "ver0.1"], 16 ["siro", "ED", "2020-01-30 23:00:00", "ver0.1"], 17 ], 18 columns=["name", "status", "dtime", "ver"], 19) 20# 結合イメージ（一対一の結合、ただし未結合も残す） 21# SELECT 22# *結合イメージ（一対一の結合、ただし未結合も残す） 23# FROM 24# df_st 25# INNER JOIN 26# df_ed 27# ON 28# df_st.name = df_ed.name AND 29# df_st.ver = df_ed.ver AND 30# df_st.index < df_ed.index 31 32# 最終出力イメージ 33# name ver status1 dtime1 status2 dtime2 34# 0 NaN NaN NaN NaN ED 2020-01-01 00:35:00 35# 1 siro ver0.1 ST 2020-01-01 00:35:00 ED 2020-01-01 10:40:00 36# 2 siro ver0.1 ST 2020-01-30 23:00:00 NaN NaN 37 38 **試行1** 39 40# 以前の質問させていただいた時のcan110様の回答を流用にさせていただいております 41last = {} 42def func(row): 43 idx = -1 44 namever1 = row["name"] + row["ver"] 45 namever2 = row.name 46 47 # print(namever1, namever2) 48 if row["status"] == "ED": 49 last[namever1] = namever2 50 else: 51 idx = last.pop(namever1, idx) 52 # 終了行に、対応する開始行の位置をセット 53 if idx >= 0: 54 df.loc[idx, "st"] = namever2 55 56 57# 逆順に走査して終了行の直近の開始行を決定 58df["st"] = -1 59df.iloc[::-1].apply(func, axis=1) 60 61# 開始、終了行同士を結合 62df = pd.merge( 63 df[df["status"] == "ST"], 64 df[df["status"] == "ED"], 65 left_index=True, 66 right_on="st", 67 how="outer", 68 suffixes=("1", "2"), 69) 70 71# # 開始行のない終了行に必要な情報をセットして元レコード順に並び替え 72df = df.reset_index() 73rows = df["st"] < 0 74df.loc[rows, "st"] = df.loc[rows, "index"] 75df.loc[rows, "name1"] = df.loc[rows, "name2"] 76df = df.sort_values(["st"]) 77 78# 必要な列のみ 79df = df.loc[:, ["name1", "status1", "ver1", "dtime1", "status2", "ver2", "dtime2"]] 80print(df) 81# 試行1結果： 82# name1 status1 ver1 dtime1 status2 ver2 dtime2 83#2 siro NaN NaN NaN ED ver0.1 2020-01-01 00:35:00 84#0 siro ST ver0.1 2020-01-01 00:35:00 ED ver0.1 2020-01-01 10:40:00 85#1 siro ST ver0.1 2020-01-30 23:00:00 NaN NaN NaN 86 87**試行2** 88 89def test(df): 90 df["n"] = df.groupby([df["name"], df["ver"]])["status"].cumcount() - ( 91 df["status"] == "ED" 92 ) 93 odf = pd.merge( 94 df[df["status"] == "ST"], 95 df[df["status"] == "ED"], 96 on=["name", "ver", "n"], 97 how="outer", 98 suffixes=("1", "2"), 99 ) 100 print(odf) 101 102test(df1) 103print("") 104test(df2) 105 106# 試行2 データ１結果：成功 107# name status1 dtime1 ver status2 dtime2 108# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 ED 2020-01-01 10:40:00 109# 1 siro ST 2020-01-30 23:00:00 ver0.1 NaN NaN 110# 2 siro NaN NaN ver0.1 ED 2020-01-01 00:35:00 111 112# 試行2 データ２結果：失敗 113# name status1 dtime1 ver n status2 dtime2 114# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 1 NaN NaN 115# 1 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 2 ED 2020-01-01 10:40:00 116# 2 siro NaN NaN ver0.1 -1 ED 2020-01-01 00:34:00 117# 3 siro NaN NaN ver0.1 3 ED 2020-01-30 23:00:00 118 119# 試行2データ２理想の結果 120# name status1 dtime1 ver status2 dtime2 121# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 ED 2020-01-01 10:40:00 122# 1 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 ED 2020-01-30 23:00:00 123# 2 siro NaN NaN ver0.1 ED 2020-01-01 00:34:00 124 125# 試行3 試行２とは逆でデータ２はイメージ通りだがデータ１がうまくいかない 126 127def test3(df): 128 df["n"] = ( 129 df.groupby([df["name"], df["ver"]])["status"].cumcount() 130 - (df["status"] == "ED") 131 + (df["status"] == "ST") 132 ) 133 134 odf = pd.merge( 135 df[df["status"] == "ST"], 136 df[df["status"] == "ED"], 137 on=["name", "ver", "n"], 138 how="outer", 139 suffixes=("1", "2"), 140 ) 141 print(odf) 142 143 144print("\ntest3") 145 146test3(df1) 147print("") 148test3(df2)``` 149# 試行3 データ1結果：失敗 150# name status1 dtime1 ver n status2 dtime2 151# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 2 NaN NaN 152# 1 siro ST 2020-01-30 23:00:00 ver0.1 4 NaN NaN 153# 2 siro NaN NaN ver0.1 -1 ED 2020-01-01 00:35:00 154# 3 siro NaN NaN ver0.1 1 ED 2020-01-01 10:40:00 155# 試行3 データ1理想の結果 156# name status1 dtime1 ver status2 dtime2 157# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 ED 2020-01-01 10:40:00 158# 1 siro ST 2020-01-30 23:00:00 ver0.1 NaN NaN 159# 2 siro NaN NaN ver0.1 ED 2020-01-01 00:35:00 160 161 162# 試行2 データ2結果：成功 163 164# name status1 dtime1 ver n status2 dtime2 165# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 2 ED 2020-01-01 10:40:00 166# 1 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 3 ED 2020-01-30 23:00:00 167# 2 siro NaN NaN ver0.1 -1 ED 2020-01-01 00:34:00 168 169# 試行4 ループさせてみた 170 171def test4(df): 172 dfs = df[df["status"] == "ST"] 173 df["p"] = False 174 175 cols = ["dtime1", "dtime2", "name", "ver"] 176 outdf = pd.DataFrame(index=[], columns=cols) 177 178 # start loop 179 for i, row1 in dfs.iterrows(): 180 dfe = df[i + 1 :] 181 dfe = dfe[dfe["status"] == "ED"] 182 # df.loc[i, "p"] = 183 184 # end loop 185 for j, row2 in dfe.iterrows(): 186 if row1["name"] == row2["name"] and row1["ver"] == row2["ver"]: 187 if df.loc[j, "p"] == True: 188 continue 189 addlist = [row1["dtime"], row2["dtime"], row1["name"], row1["ver"]] 190 record = pd.Series(addlist, index=outdf.columns) 191 outdf = outdf.append(record, ignore_index=True) 192 193 df.loc[i, "p"] = True 194 df.loc[j, "p"] = True 195 break 196 # print(df) 197 # 不一致結合 198 dfn = df[df["p"] == False] 199 alist = [] 200 201 for i, row in dfn.iterrows(): 202 addlist = None 203 record = None 204 addic = {} 205 if row["status"] == "ST": 206 addic["dtime1"] = row1["dtime"] 207 addic["dtime2"] = "" 208 addic["name"] = row1["name"] 209 addic["ver"] = row1["ver"] 210 alist.append(addic) 211 212 elif row["status"] == "ED": 213 addic["dtime1"] = "" 214 addic["dtime2"] = row["dtime"] 215 addic["name"] = row["name"] 216 addic["ver"] = row["ver"] 217 alist.append(addic) 218 # print(addic) 219 # print(df) 220 221 outdf = outdf.append(alist, ignore_index=True) 222 return outdf 223 224# 試行４データ１結果：成功 225rslt1 226 dtime1 dtime2 name ver 2270 2020-01-01 00:35:00 2020-01-01 10:40:00 siro ver0.1 2281 2020-01-01 00:35:00 siro ver0.1 2292 2020-01-30 23:00:00 siro ver0.1 230 231# 試行４データ１結果：成功 232 dtime1 dtime2 name ver 2330 2020-01-01 00:35:00 2020-01-01 10:40:00 siro ver0.1 2341 2020-01-01 00:35:00 2020-01-30 23:00:00 siro ver0.1 2352 2020-01-01 00:34:00 siro ver0.1
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
python 3.6以上
書かれているコードで結合まではできていて、あとはどうソートするかだけの問題です。
どういう順番でデータを並べたいのでしょうか？
ご指摘の通りでした。失礼しました。
求める結合後データなっています。
要件整理不足と注意不足で混乱していました。
並べ替えの問題は自己解決するので大丈夫です。
質問を修正します。
どういう条件で、開始と終了を結合したいのか不明瞭です。
イメージで書かれているSQLだと、終了のインデックスが開始のインデックス以降ならばいいだけなので、複数の終了と結合されてしまう場合がありますがそれでいいのでしょうか？
下記の場合、どうなるのが理想？
["siro", "ST", "2020-01-01 00:35:00", "ver0.1"],
["siro", "ST", "2020-01-01 01:35:00", "ver0.1"],
["siro", "ED", "2020-01-01 10:40:00", "ver0.1"],
["siro", "ED", "2020-01-30 23:00:00", "ver0.1"],
ご返答ありがとうございます。私のSQL知識がプアなだけです。複数の結合は困ります。
# 結合条件
# nameとver列の値が同じ。
# 終了のインデックスが開始のインデックス以降
# 開始レコードと終了レコードは１対１であること。
#
# データ2 理想の結果
# name status1 dtime1 ver status2 dtime2
# 0 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 ED 2020-01-01 10:40:00
# 1 siro ST 2020-01-01 00:35:00 ver0.1 ED 2020-01-30 23:00:00
# 2 siro NaN NaN ver0.1 ED 2020-01-01 00:34:00
回答1件
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開始と終了レコードを結合するスクリプトの最適な方法が知りたいです
最適な方法とは言えませんが、一例として。
Pandas ではメモリ上に作成した sqlite3 データベースにデータフレームをインサートして、SQL でデータを抽出する機能(関数/メソッド)があります。ただ、sqlite3 には FULL OUTER JOIN が無いので LEFT OUTER JOIN を2回行って UNION で結合するという面倒な事をしています。
python
1import pandas as pd 2from sqlite3 import connect 3 4df = pd.DataFrame(data=[ 5 ['siro','ED','2020-01-01 00:35:00','ver0.1'] 6 ,['siro','ST','2020-01-01 00:35:00','ver0.1'] 7 ,['siro','ED','2020-01-01 10:40:00','ver0.1'] 8 ,['siro','ST','2020-01-30 23:00:00','ver0.1'] 9], columns=['name', 'status','dtime','ver']) 10 11# selected columns 12columns = ','.join(( 13 'ST.name', 'ST.ver', 14 'ST.status as status1', 'ST.dtime as dtime1', 15 'ED.status as status2', 'ED.dtime as dtime2')) 16 17# SQL statement 18sql_stmt = f''' 19WITH 20 ST AS (SELECT * FROM df WHERE status="ST"), 21 ED AS (SELECT * FROM df WHERE status="ED") 22SELECT {columns} 23FROM ST LEFT OUTER JOIN ED ON ST.dtime < ED.dtime 24UNION 25SELECT {columns} 26FROM ED LEFT OUTER JOIN ST ON ST.dtime < ED.dtime 27WHERE ST.dtime ISNULL 28''' 29 30# connect to sqlite3 DB on memory 31conn = connect(':memory:') 32df.to_sql('df', conn) 33df_result = pd.read_sql(sql_stmt, conn) 34 35print(df_result) 36 37# 38 name ver status1 dtime1 status2 dtime2 390 None None None None ED 2020-01-01 00:35:00 401 siro ver0.1 ST 2020-01-01 00:35:00 ED 2020-01-01 10:40:00 412 siro ver0.1 ST 2020-01-30 23:00:00 None None
投稿2021/11/30 12:21
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