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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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movie_id title user_id ratingの順に列に表示される理由

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投稿2017/06/19 00:18

movie_id title user_id ratingの順に列に表示される理由がわかりません。

import pandas as pd r_cols = ['user_id','movie_id','rating'] ratings = pd.read_csv('DataScience/ml-100k/u.data',sep='\t',names=r_cols,usecols=range(3)) m_cols =['movie_id','title'] movies = pd.read_csv('DataScience/ml-100k/u.item',sep='|',names=m_cols,usecols=range(2)) ratings = pd.merge(movies,ratings) print(ratings.head())

とコードに書いて実行すると

movie_id title user_id rating 0 1 Toy Story (1995) 308 4 1 1 Toy Story (1995) 287 5 2 1 Toy Story (1995) 148 4 3 1 Toy Story (1995) 280 4 4 1 Toy Story (1995) 66 3

と出力されました。
どうして列がmovie_id title user_id ratingの順に表示されるのでしょうか?

r_cols = ['user_id','movie_id','rating']

m_cols =['movie_id','title']

と列を指定しているので、
movie_id title user_id ratingの順に指定しているわけではないので。

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Python

1ratings = pd.merge(movies,ratings)

merge()の際に左側に moviesを、 右側に ratings を置いているからです。
これにより作成される、データフレームの列の順番は

movies->ratings->->
movie_idtitleuser_idmovie_idrating

となります。

更に、merge方法を示す how引数が与えられていないので(default値**'inner'**が使われて)、両データフレームの共通の列である movie_id の内左側の列が残ることになります。結果

の順番となります。更に merge方法を示す how

movie_idtitleuser_idrating

となります。

投稿2017/06/19 01:17

magichan

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