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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。

pandas

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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2回答

246閲覧

時系列の足し算、欠損値=0の場合、どう書き換えたらいいですか

Stan

総合スコア6

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。

pandas

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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投稿2023/06/07 05:56

実現したいこと

2つデータの時系列の足し算。
時間が違う場合に、足し算はどう書いたらいいですか
イメージ説明
cols_name=['time','power']
df1 = pd.read_csv(r"1.csv", index_col= 0 ,names=cols_name)
df2 = pd.read_csv(r"2.csv", index_col= 0 ,names=cols_name)
df_sum = df1 + df2

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

計算できますが、結果は以下となりました。
2021/08/01 00:30:00 NaN
2021/08/02 00:30:00 NaN
2021/08/03 00:30:00 NaN
2021/08/04 00:30:00 NaN
2021/08/05 00:30:00 NaN

該当のソースコード

(df.isnull().sum()) ?
(df_replace.isnull().sum()) ?

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

時間がない値は0となります。
この結果が希望
2021/08/01 00:30:00 12245
2021/08/02 00:30:00 22330
...
2021/08/06 00:30:00 13354

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bsdfan

2023/06/08 03:26 編集

解決済みなのでコメントで。以下でもできると思います。 df_sum = df1.add(df2, fill_value=0)
guest

回答2

0

ベストアンサー

python

1import pandas as pd 2 3cols_name=['time','power'] 4df1 = pd.read_csv(r"1.csv", index_col= 0 ,names=cols_name, parse_dates=True) 5df2 = pd.read_csv(r"2.csv", index_col= 0 ,names=cols_name, parse_dates=True) 6df_sum = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')\ 7 .sum(axis=1).to_frame(cols_name[-1]) 8 9print(df_sum) 10 11# power 12# time 13# 2021-08-01 00:30:00 12245.0 14# 2021-08-02 00:30:00 22330.0 15# 2021-08-03 00:30:00 27500.0 16# 2021-08-04 00:30:00 19393.0 17# 2021-08-05 00:30:00 12455.0 18# 2021-08-06 00:30:00 13354.0 19# 2021-08-07 00:30:00 14375.0 20# 2021-08-08 00:30:00 14423.0 21# 2021-08-09 00:30:00 1002.0 22# 2021-08-10 00:30:00 1123.0 23# 2021-08-11 00:30:00 1240.0 24# 2021-08-12 00:30:00 1309.0 25# 2021-08-13 00:30:00 1315.0

投稿2023/06/07 06:16

melian

総合スコア20136

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0

concatで結合してインデックスでgroupbyしてsumをとればよいかと思います。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4s1 = """time,power 52021/8/1 0:30,100 62021/8/6 0:30,200""" 7s2 = """time,power 82021/8/6 0:30,300 92021/8/7 0:30,400""" 10df1 = pd.read_csv(StringIO(s1), index_col= 0)#, parse_dates=['time']) 11df2 = pd.read_csv(StringIO(s2), index_col= 0)#, parse_dates=['time']) 12 13df_sum = pd.concat([df1, df2]).groupby(level=0).sum().reset_index().set_index('time') 14print(df_sum) 15""" 16 power 17time 182021/8/1 0:30 100 192021/8/6 0:30 500 202021/8/7 0:30 400 21"""

投稿2023/06/07 06:12

can110

総合スコア38332

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