Pandas.DataFrame 取り扱い方

Question

前提

データフレーム内のデータを抽出して追加していきたい

実現したいこと

df_2のデータフレームから店舗事に抽出して前の日付の売上を追加していきたい

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

### 該当のソースコード
ValueError                                Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
    384                 try:
--> 385                     return self._range.index(new_key)
    386                 except ValueError as err:

ValueError: 0 is not in range

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
7 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
    385                     return self._range.index(new_key)
    386                 except ValueError as err:
--> 387                     raise KeyError(key) from err
    388             raise KeyError(key)
    389         return super().get_loc(key, method=method, tolerance=tolerance)

KeyError: 0

```ここに言語名を入力
ソースコード

途中経過

途中まではデータは入っているのですがデータがない所でエラーが返されてしまっています
データがない所は無視して進めるようにしていきたいです

補足

プログラミング初心者です
他に簡単にコードがあればぜひ教えてもらいたいです

Comments

[meg_]

・「店舗事」とは何でしょうか？
・質問者さんが作成されたコードのエラー発生行はどこでしょうか？（赤い波線が表示されている箇所ですか？）
・またコードは画像ではなくテキストが回答者にとって見やすいです。

[yamato0565]

ありがとうございます
以後気を付けるようにしていきます

Answer 1

処理対象のデータがあるかを確認してからdf_3.loc[0,('売上')]を実行すれば良いです。

for i in range(len(df_2)):
    df_3 = df_2[df_2['店舗'] == df_2.loc[i,('店舗')]]
    df_3 = df_3[df_3['日付'] < df_2.loc[i,('日付')]]
    if len(df_3) > 0:
        df_3 = df_3.sort_values(by='日付', ascending=False)
        df_3 = df_3.reset_index()
        df_2.loc[i,('前回売上')] = df_3.loc[0,('売上')]

print(df_2)
# 	日付	店舗	売上	前回売上
# 0	1003	A店	150	300
# 1	1005	A店	200	150
# 2	924	A店	300	0
# 3	1001	B店	400	900
# 4	1000	B店	900	0

Comments

[yamato0565]

ありがとうございます
if文をそこに入れるんですね
参考になりました

Answer 2

import pandas as pd
import io

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

csv_data = '''
日付,店舗,売上
1003,A店,150
1005,A店,200
924,A店,300
1001,B店,400
1000,B店,900
'''
df_2 = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

#
df_2['前回売上']= df_2.sort_values(['店舗', '日付'])\
                      .groupby('店舗')['売上'].shift(fill_value=0)

print(df_2)

日付	店舗	売上	前回売上
1003	A店	150	300
1005	A店	200	150
924	A店	300	0
1001	B店	400	900
1000	B店	900	0

Comments

[yamato0565]

ありがとうございます
こんなに簡潔なコードでできるんですね