Pythonの２つのDataFrameの和をとる方法について
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PythonでのDataFrameの操作についてです。
df1 = pd.DataFrame({'name':['A', 'B'], 'age':[20, 30], 'sex':['f', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'name':['C', 'A', 'B'], 'age':[10, 10, 30], 'sex':['m', 'f', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1, 2])
という２つのDataFrameがあるとき, age列の数値を足し, name列に存在しなかった名前ついては追加するという操作を行い, 以下のDataFrameを作成するにはどのようにしたら良いでしょうか。
df3 = pd.DataFrame({'name':['A', 'B', 'C'], 'age':[30, 60, 10], 'sex':['f', 'm', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1, 2])よろしくお願いいたします。
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+1
色々なやり方があるとは思いますが、df1とdf2をくっつけてからage列を足してみました。
df3 = df1.combine_first(df2)
age = (df1['age'] + df2['age']).dropna()
df3.loc[age.index, 'age'] = age投稿
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check解決した方法
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自分でコードを書き解決いたしました。
ライブラリで, 以下の計算ができる場合は教えていただけると助かります。
df1 = pd.DataFrame({'name':['C', 'A', 'B'], 'age':[10, 10, 30], 'sex':['m', 'f', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'name':['A', 'B'], 'age':[20, 30], 'sex':['f', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1])
def sum_age(df1, df2):
# df2の方が小さい場合
if len(df1['name']) > len(df2['name']):
# df1, df2に含まれていたものは合計する
# 短い方のDataFrameに合わせて, 値を合計する
for i in range(len(df1['name'])):
if df1['name'][i] in list(df2['name']):
df2['age'][list(df2['name']).index(df1['name'][i])] = df2['age'][list(df2['name']).index(df1['name'][i])] + df1['age'][i]
else:
df_temp = df1[df1.name == df1['name'][i]]
df2 = pd.concat([df2, df_temp], axis=0, ignore_index=True)
df = df2
else:
for i in range(len(df2['name'])):
# df1, df2に含まれていたものは合計する
# 短い方のDataFrameに合わせて, 値を合計する
if df2['name'][i] in list(df1['name']):
# print(list(df1['name']).index(df2['name'][i]))
# print(df1['age'][list(df1['name']).index(df2['name'][i])] + df2['age'][i])
# list(df1['name']).index(df2['name'][i]) : ここでdf1とdf2に存在しているindexをlistから抜き出してきている
df1['age'][list(df1['name']).index(df2['name'][i])] = df1['age'][list(df1['name']).index(df2['name'][i])] + df2['age'][i]
# df1に含まれていないものは, df2の行をdf1にconcatする
else:
#print(df2[df2.name == 'C'])
df_temp = df2[df2.name == df2['name'][i]]
df1 = pd.concat([df1, df_temp], axis=0, ignore_index=True)
df = df1
return df投稿
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2017/01/31 16:42