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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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python dataframe 結合で全組み合わせ

menshan

総合スコア54

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2017/08/11 01:49

python のデータフレームの結合で、2つのデータフレームの全組み合わせを取得したく、以下のような処理で行ってみました。

一応目的の全組み合わせは取得できたのですが、ダミーの列を追加しているのがちょっと無駄と思えます。
何かもっとスマートな方法はないでしょうか?

Python

1# -*- coding: utf-8 -*- 2import pandas as pd 3 4df1 = pd.DataFrame({ 5 'dummy':[1,1], 6 '性別':['男','女'] 7}) 8 9df2 = pd.DataFrame({ 10 'dummy':[1,1,1], 11 '年代':['10代以下','20代','30代以上'] 12}) 13 14df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer') 15print(df3) 16

実行結果

dummy 性別 年代 0 1 男 10代以下 1 1 男 20代 2 1 男 30代以上 3 1 女 10代以下 4 1 女 20代 5 1 女 30代以上

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回答2

0

あまり良い考えがうかびませんが

Python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.DataFrame({ 4 '性別':['男','女'] 5}) 6 7df2 = pd.DataFrame({ 8 '年代': ['10代以下','20代','30代以上'] 9}) 10 11df3 = pd.merge(df1.assign(tmp=1), df2.assign(tmp=1)).drop('tmp',axis=1) 12print(df3)

などはどうでしょうか。

やっていることは全く同じですが・・・

あと、DataFrame 作成の時にitertoolsを使うとか。

Python

1from itertools import product 2import pandas as pd 3 4df = pd.DataFrame(list(product(['男','女'], ['10代以下','20代','30代以上'])), columns=['性別','年代'])

投稿2017/08/11 03:31

magichan

総合スコア15898

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menshan

2017/08/11 07:44

itertools の product を使うのがスッキリしてよさそうです。 ベストアンサーにしたかったのですが、別の方も product を使う方法を提示頂いたので投稿時間が早い方を選ばさせていただきました
guest

0

ベストアンサー

ざっと調べてみましたが、全組み合わせ(combination, cartesian product)を行うPandas的な方法がみあたりませんでした。

itertoos.product でやる方法だと以下の様になります。。
速度的に、dummy列を持たせてmergeするのとどちらが速いかは検証していません。

Python

1>>> from itertools import product 2>>> pd.DataFrame(list(product(df1['性別'], df2['年代'])), columns=['性別', '年代']) 3 性別 年代 4010代以下 51206230代以上 7310代以下 84209530代以上

投稿2017/08/11 02:57

shimizukawa

総合スコア1847

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menshan

2017/08/11 07:40

itertools というライブラリがあったのですね! itertools の product を使うのがスッキリしてよさそうです。 itertools には他にも順列や組み合わせも扱えるようで勉強になります。
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