Python PandasでのGroupByとConcatの活用

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasでは、データフレームのグループ化と文字列の連結を行うための便利な機能が提供されています。特に、groupbyとconcatの組み合わせは、データの集約や変換に非常に役立ちます。

PandasのGroupByとConcatの基本

まず、データフレームを作成します。

import pandas as pd
from io import StringIO

data = StringIO("""
"name1","hej","2014-11-01"
"name1","du","2014-11-02"
"name1","aj","2014-12-01"
"name1","oj","2014-12-02"
"name2","fin","2014-11-01"
"name2","katt","2014-11-02"
"name2","mycket","2014-12-01"
"name2","lite","2014-12-01"
""")

df = pd.read_csv(data,header=0, names=["name","text","date"],parse_dates=[2])
df["month"] = df["date"].apply(lambda x: x.month)

次に、groupbyとconcatを使用して、同じ’name’と’month’を持つ行の’text’を連結します。

df['text'] = df[['name','text','month']].groupby(['name','month'])['text'].transform(lambda x: ','.join(x))
df[['name','text','month']].drop_duplicates()

このコードは、同じ’name’と’month’を持つ行をグループ化し、それぞれのグループ内で’text’の値を連結します。その結果、各グループに対して一つの行が生成され、’text’列には連結された文字列が格納されます。

このように、Pandasのgroupbyとconcatを活用することで、データの集約や変換を効率的に行うことができます.