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データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

ページネーション

Webアプリケーションにおいて、1ページに収まらないコンテンツを、各ページへのリンクを並べてアクセスしやすくする手法をページネーションと呼びます。

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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【python】複数行を1セルにまとめる方法

退会済みユーザー

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データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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Webアプリケーションにおいて、1ページに収まらないコンテンツを、各ページへのリンクを並べてアクセスしやすくする手法をページネーションと呼びます。

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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投稿2021/12/28 05:39

以下のようなページネーションごとのデータ(dataframe)が存在し、それをidごとにまとめたdataframe2というデータを作成したいのですが何か方法ございますでしょうか?
使い慣れておらず、情報に不足ございましたらご指摘ください。

dataframe
Indexurlhtagid
0https://hogehoge/44838<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">あああああああああああああ</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">いいいいいいいいい</h2>44838
1https://hogehoge/44838?page=2<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">うううううううううう</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">ええええええええええええ</h2>44838
2https://hogehoge/44838?page=3<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">おおおおおおおおおおおお</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">かかかかかかかかかかか</h2>44838
3https://hogehoge/44839<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">ききききききききききききき</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">くくくくくくくくくくくく</h2>44839
4https://hogehoge/44839?page=2<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">けけけけけけけけけけけけけけけ</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">こここここここここここここ</h2>44839
dataframe2
Indexidhtag
044838<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">あああああああああああああ</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">いいいいいいいいい</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">うううううううううう</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">ええええええええええええ</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">おおおおおおおおおおおお</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">かかかかかかかかかかか</h2>
144839<h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">ききききききききききききき</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">くくくくくくくくくくくく</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340302">けけけけけけけけけけけけけけけ</h2><h2 class="articleShow__contentsHeading--large" id="heading-340337">こここここここここここここ</h2>

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meg_

2021/12/28 05:52

まずは1つに纏めたデータフレームを作成して、その後id毎のデータフレームを作成してはどうでしょうか?
guest

回答2

0

既に解決済みですが、pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy.sum() メソッドを使う方法もあります。

python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = ''' 5url,htag,id 6https://hogehoge/44838,<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">あああああああああああああ</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">いいいいいいいいい</h2>,44838 7https://hogehoge/44838?page=2,<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">うううううううううう</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">ええええええええええええ</h2>,44838 8https://hogehoge/44838?page=3,<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">おおおおおおおおおおおお</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">かかかかかかかかかかか</h2>,44838 9https://hogehoge/44839,<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">ききききききききききききき</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">くくくくくくくくくくくく</h2>,44839 10https://hogehoge/44839?page=2,<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">けけけけけけけけけけけけけけけ</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">こここここここここここここ</h2>,44839 11'''.strip() 12 13df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 14 15# concatenate HTML texts 16dfx = df.groupby('id')['htag'].sum().reset_index() 17 18print(dfx.to_markdown(index=False))
idhtag
44838<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">あああああああああああああ</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">いいいいいいいいい</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">うううううううううう</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">ええええええええええええ</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">おおおおおおおおおおおお</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">かかかかかかかかかかか</h2>
44839<h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">ききききききききききききき</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">くくくくくくくくくくくく</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340302">けけけけけけけけけけけけけけけ</h2><h2 class="articleShowcontentsHeading--large" id="heading-340337">こここここここここここここ</h2>

投稿2021/12/28 06:10

melian

総合スコア20655

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0

ベストアンサー

以下のように.apply任意の区切文字.joinを指定することで文字列を連結できます。

Python

1df1 = pd.DataFrame({'id':[1,1,2], 'url':['x','y','z'], 'htag':['ab','cd', 'ef']}) 2df2 = df1.groupby('id')['htag'].apply(''.join).reset_index() 3print(df2) 4# id htag 5#0 1 abcd 6#1 2 ef

投稿2021/12/28 05:51

can110

総合スコア38341

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2021/12/28 05:56

なるほどです!ありがとうございます!
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