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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。

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python dataframe 条件に合うものだけを結合する方法

PechE

総合スコア1

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。

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投稿2023/01/26 02:32

編集2023/01/26 02:51

下図のようなdataframeの結合は可能でしょうか。

イメージ説明

df1とdf2の'name'が一致しており、
df1の'date'から見てdf2の'date'が3ヶ月以内のデータのみを結合、抽出

単純にmergeするだけだと、上手くいかず、いい方法が全く思いつきません。
実際は、大量のデータの為、forで回すのは現実的ではありません。
できるだけ時間がかからない方法があれば教えてください。

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melian

2023/01/26 03:16 編集

dfx = pd.merge(df1, df2, on='name').query('(date_x - date_y).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0') で抽出できますが、merge + query なので時間が掛かりそうです。一度試してみて下さい。(date 列は datetime 型という前提です)
PechE

2023/01/26 05:03

一度全てをmergeして、該当のものだけ取り出せばよかったんですね。 難しく考えすぎました。ありがとうございます。 ちなみに、教えていただいたコードでは、【unhashable type: 'numpy.ndarray'】と出てしまって、 エラーの意味が良く分かりません。。。
melian

2023/01/26 05:12

merge の段階のエラーなのか、それとも query でのエラーなのか確認したいので merge だけを実行してみて下さい。 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')
PechE

2023/01/26 05:17

mergeは上手くできました。 df3[(date_x - date_y).abs().astype("timedelta64[M]" < 3.0] で抽出すると上手くいきましたので、queryが上手くいかなかったようです。
melian

2023/01/26 05:23

了解です。実行時間的に問題なければ、その抽出方法でよいかと思います。
PechE

2023/01/26 05:31

ありがとうございます!
PechE

2023/01/26 05:41

ベストアンサーに選ばせていただきたいのですが、下記を回答していただくことは可能でしょうか? df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') df3[(date_x - date_y).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0]
melian

2023/01/26 05:44

ありがとうございます、ただ、 df3[(date_x - date_y).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0] は、 df3[(df3['date_x'] - df3['date_y']).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0] となっていませんでしょうか?
PechE

2023/01/26 05:58

大変失礼しました。 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') df3[(df3['date_x'] - df3['date_y']).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0] です。
melian

2023/01/26 06:05

ありがとうございます、回答に書きました。
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※ コメント欄でのやり取りから転記

python

1df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 2df3 = df3[(df3['date_x'] - df3['date_y']).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0]

補遺

質問者の PechE さんの環境ではエラーが発生しますが、手元の Pandas 1.5.3 では query() を使って以下の様に書くこともできます。

python

1df3 = pd.merge(df1, df2, on='name', copy=False)\ 2 .query('(date_x - date_y).abs().astype("timedelta64[M]") < 3.0')

投稿2023/01/26 06:04

melian

総合スコア19427

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PechE

2023/01/26 06:06

環境によってエラーになるのですね。 勉強になりました。ありがとうございました。
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