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2022/06/11 03:07

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melian
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  tbl = [data[i*N+1:(i+1)*N:2] for i in range(len(data)//N)]
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  df = pd.DataFrame(tbl, columns=data[:N:2])
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- df['住所'] = df[['市町村名','大地名','本番','枝番']].apply(lambda x: f'{x[:-1].sum()}-{x[-1]}', axis=1)
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+ address = df[['市町村名','大地名','本番','枝番']]\
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+ .apply(lambda x: f'{x[:-1].sum()}-{x[-1]}', axis=1)\
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+ .to_frame('住所')
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- print(df)
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+ print(address)
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  #
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- 国名 市町村名 大地名 本番 枝番 更新年 住所
21
+ 住所
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- 0 日本 東京都新宿区 高田馬場3丁目 1877 4 2018 東京都新宿区高田馬場3丁目1877-4
22
+ 0 東京都新宿区高田馬場3丁目1877-4
21
- 1 日本 東京都渋谷区 渋谷4丁目 1850 2 2019 東京都渋谷区渋谷4丁目1850-2
23
+ 1 東京都渋谷区渋谷4丁目1850-2
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2022/06/11 02:57

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melian
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@@ -11,10 +11,12 @@
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  N = 12
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12
  tbl = [data[i*N+1:(i+1)*N:2] for i in range(len(data)//N)]
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  df = pd.DataFrame(tbl, columns=data[:N:2])
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+
15
+ df['住所'] = df[['市町村名','大地名','本番','枝番']].apply(lambda x: f'{x[:-1].sum()}-{x[-1]}', axis=1)
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  print(df)
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  #
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- 国名 市町村名 大地名 本番 枝番 更新年
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+ 国名 市町村名 大地名 本番 枝番 更新年 住所
18
- 0 日本 東京都新宿区 高田馬場3丁目 1877 4 2018
20
+ 0 日本 東京都新宿区 高田馬場3丁目 1877 4 2018 東京都新宿区高田馬場3丁目1877-4
19
- 1 日本 東京都渋谷区 渋谷4丁目 1850 2 2019
21
+ 1 日本 東京都渋谷区 渋谷4丁目 1850 2 2019 東京都渋谷区渋谷4丁目1850-2
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