回答編集履歴
1
サンプルコードを追記
answer
CHANGED
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@@ -6,4 +6,46 @@
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6
6
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for a~d列ごと
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7
7
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あるIDのある列の値がNanでも0でもないものを抽出
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8
8
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そのうちの最古日付の値を保存（なければNan）
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9
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+
```
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+
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+
【追記】
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解決したようでなによりです。
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サンプルを実装してみたので、こういう方法もありだなと思って頂ければ幸いです。
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以下、サンプルCSV、コード、結果出力。
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+
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+
```csv
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+
id date val
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+
1 2017-01-01 NaN
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19
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+
1 2017-01-02 1
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20
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+
2 2017-01-01 2
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21
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+
2 2017-01-02 3
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22
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+
3 2017-01-01 0
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23
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+
3 2017-01-02 NaN
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+
```
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+
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+
```Python
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+
import pandas as pd
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+
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+
df = pd.read_csv('data.csv', delimiter='\t')
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+
id_list = df.id.unique()
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+
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+
# 値が0かNaNの行を削除
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+
df = df.loc[df.val != 0]
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+
df = df.dropna()
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+
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+
for id in id_list:
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+
df_id = df.loc[df.id == id] # idごとのDataFrame
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+
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+
if len(df_id) == 0:
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+
print('id:{} is val:Nan'.format(id))
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+
else:
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+
# 日付が最小の行を抽出
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+
min_row = df_id.loc[df_id.date == df_id.date.min()]
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+
print('id:{} is val:{}'.format(id, min_row.values[0][2]))
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+
```
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+
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47
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+
```sh
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48
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+
id:1 is val:1.0
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49
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+
id:2 is val:2.0
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50
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+
id:3 is val:Nan
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9
51
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```
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