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#333 製品CCC 0.5 3000 2 (A1, A2)
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上記のコードを 先に ``groupby()`` してから ``agg()`` の中で "箱"と"ふくろ"を処理しないように修正してみます。
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def conv_parts_to_tuple(d):
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return tuple(d[~d.isin(['箱', 'ふくろ'])])
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def num_of_parts(d):
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return d[~d.isin(['箱', 'ふくろ'])].count()
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res = df.groupby(['品番','品名']).agg(
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{
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'単価':'first',
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'生産数':'first',
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'部品': [ num_of_parts,
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conv_parts_to_tuple,]
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})
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res.columns = ['単価','生産数','部品項目数','部品一覧']
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やっていることはほとんどど同じなのですが、 ``agg()``内で２つのlambda(無名関数)を指定することが困難そうだったので、関数として切り出して処理しております。
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"箱"と"ふくろ"の処理部が２つの関数に含まれて若干冗長な感じはあるのですが、この程度であればまあ個人的には問題ないかと思います。
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ただ複数個の関数を切り出す必用があるのであれあ、``apply()``を使って１つの関数で処理したほうがシンプルになる気もしますね・・。
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やってみます。
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```Python
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def fnc(row):
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tmp = row.loc[~row['部品'].isin(['箱', 'ふくろ']), '部品']
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return pd.Series(
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{
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'単価': row['単価'].iat[0],
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'生産数': row['生産数'].iat[0],
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'部品項目数': tmp.count(),
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'部品一覧': tuple(tmp)
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})
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res = df.groupby(['品番','品名']).apply(fnc)
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print(res)
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> ``apply()``の場合は Series型のデータを返すことで列を構成します。
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この方法であれば
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- "箱"と"ふくろ"の処理部を共通化できる
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- Column名を直に指定できるため変更の必要がない
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のですこしシンプルになります。まあ、好みの問題ではありますが。。
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