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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。

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crossさせた1つのCSVデータから条件で列データ抽出したい

tatukun_

総合スコア2

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2021/12/10 09:23

前提・実現したいこと

1つ目のcsvには行ごとに1つのデータが入っていてその列に時間のデータが入っている。2つ目のcsvも行ごとにデータが入っており開始時間、終了時間、抽出したいデータ列が入っている。この1つ目のcsvの時間が2つ目のcsvの開始時間、終了時間の間に当てはまったら同じ行の抽出したいデータ列を抽出し、1つ目のcsvに出力したい。そのため2つのcsvをcrossさせ行ごとに1つのデータになっているcsvと作り、その行内には開始時間、終了時間、時間、データ、の列があるので、この時間の列の値が開始時間と終了時間の間に当てはまればデータの列の値を取り出し、元の1つ目のcsvに出力したい

発生している問題・エラーメッセージ

開始時間と終了時間に当てはまる時間は1つしかないはずなので1つのデータだけが取り出されるはずだが、複数のデータが抽出されてしまう。 時間の形式は2020/12/11 3:23:00のような感じで開始時間と終了時間ともに同様の形式です。

該当のソースコード

df1 = pd.read_csv('データ1.csv', parse_dates=True,encoding='shift jis') df2 = pd.read_csv('データ2.csv',parse_dates=True,encoding='shift jis') df_cross = pd.merge(df1,df2,how='cross') result = pd.merge(df1, df_cross[(df_cross['表示開始時間']<df_cross['時間']) & (df_cross['時間']<df_cross['表示終了時間'])][['時間','1面目上段表示内容','2面目上段表示内容']], how='left')

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python

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Cross join ではなくセレクタを使ってみました。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3from io import StringIO 4 5pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 6 7data1 = ''' 8時間 92021/12/10 08:54:00 102021/12/10 10:25:00 112021/12/10 13:32:00 122021/12/10 15:18:00 132021/12/10 17:41:00 14'''.strip() 15 16data2 = ''' 17開始時間,終了時間,データ 182021/12/10 08:00:00,2021/12/10 09:00:00,i 192021/12/10 09:00:00,2021/12/10 10:00:00,j 202021/12/10 10:00:00,2021/12/10 11:00:00,k 212021/12/10 11:00:00,2021/12/10 12:00:00,l 222021/12/10 12:00:00,2021/12/10 13:00:00,m 232021/12/10 13:00:00,2021/12/10 14:00:00,n 242021/12/10 14:00:00,2021/12/10 15:00:00,o 252021/12/10 15:00:00,2021/12/10 16:00:00,p 262021/12/10 16:00:00,2021/12/10 17:00:00,q 272021/12/10 17:00:00,2021/12/10 18:00:00,r 282021/12/10 18:00:00,2021/12/10 19:00:00,s 29'''.strip() 30 31df1 = pd.read_csv(StringIO(data1), parse_dates=[0]) 32df2 = pd.read_csv(StringIO(data2), parse_dates=[0, 1]) 33 34# 抽出 35df1['データ'] = df1['時間'].apply(lambda t: 36 np.nan 37 if (x:=df2[(t>=df2['開始時間'])&(t<df2['終了時間'])]).empty 38 else x['データ'].values[0]) 39 40print(df1) 41 42# 43 時間 データ 440 2021-12-10 08:54:00 i 451 2021-12-10 10:25:00 k 462 2021-12-10 13:32:00 n 473 2021-12-10 15:18:00 p 484 2021-12-10 17:41:00 r

投稿2021/12/10 11:57

編集2021/12/11 06:43
melian

総合スコア19865

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tatukun_

2021/12/11 06:24

ご回答ありがとうございます。この方法で試してみたところindex 0 is out of bounds for axis 0 with size 0というエラ-がでてしまいました。
melian

2021/12/11 06:29

そちらでお使いの Python のバージョンは 3.8 以降でしょうか?
melian

2021/12/11 06:46

ありがとうございます。Python のバージョンをお聞きしたのはセイウチ演算子が使えるかどうかを確認するためでした。回答を修正しましたので試していただけますか? import numpy as np を実行しておいて下さい。
tatukun_

2021/12/11 06:54

できました!ありがとうございます。
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