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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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異なるDataFrame間のデータ一致確認

mochi-mochi2

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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。

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投稿2022/04/20 00:22

異なるDataFrame間で、ある列で値を検索し、一致するデータ行の、別カラムからデータを取得し、一致を確認したいです。
エクセルで言えばvlookup関数の結果同士を比較するのに近いのですが、具体的には、以下のようなイメージです。
<df_a>

col_acol_ccol_d
1aaabbb
2cccddd
3abcfff

<df_b>

col_bcol_ccol_d
101ggghhh
102abciii
103jjjkkk

上記で、df_aにおいてcol_a = 3が指定されれば、該当行のcol_bの"abc"を返し、df_bにおいてcol_b = 102が指定されれば同じく"abc"を返し、両者が一致。

このような処理を何万件も実施するのですが、Pythonで実行する場合、どのように処理するのが一般的でしょうか?
rowのindexを割り当ててdictionaryで処理するのが真っ当かと思ったのですが、勝手ながら可能なら別dfを立てず、indexも割り当てずそのままに出来ればありがたいです。
①indexを割り当てる方法
②indexを割り当てない方法
③処理の速い方法(実測値などは不要で、こっちの方が経験則的におすすめ、程度で結構です)

以上、ご教示いただければ幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。

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df_aにおいてcol_a = 3が指定されれば、該当行のcol_bの"abc"を返し、df_bにおいてcol_b = 102が指定されれば同じく"abc"を返し、両者が一致。

python

1import pandas as pd 2import io 3 4df_a_data = ''' 5col_a,col_c,col_d 61,aaa,bbb 72,ccc,ddd 83,abc,fff 9''' 10 11df_b_data = ''' 12col_b,col_c,col_d 13101,ggg,hhh 14102,abc,iii 15103,jjj,kkk 16''' 17df_a = pd.read_csv(io.StringIO(df_a_data)) 18df_b = pd.read_csv(io.StringIO(df_b_data)) 19 20# 21match = ( 22 df_a.loc[df_a['col_a']==3, 'col_c'].values == df_b.loc[df_b['col_b']==102, 'col_c'].values)[0] 23 24print(match) 25 26# 27True

投稿2022/04/20 00:58

melian

総合スコア19618

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mochi-mochi2

2022/04/22 00:45

回答遅くなりました!ご教示いただいた内容で上手く行きました!ありがとうございました。
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