指定された条件に基づいて、`df`と`df2`の`aaa`と`bbb`列を照合し、マッチした場合には指定された計算式 `goukei / ccc * ddd` を`df`の`zzz`列にセットし、マッチしない場合には`0`を`zzz`列にセットする処理を行うコードを示します。 ```pythonimport pand…

import pandas as pdimport numpy as np # 例示用のDataFramedf = pd.DataFrame({ 'aaa': ['x', 'y', 'z'], 'bbb': [1, 2, 3], 'ddd': np.nan # 初期値としてNaNをセット}) df2 = pd.DataFrame({ 'aaa': ['x', 'y', 'a'], 'bbb': [1, 2, 4], 'ccc': ['value_…

# dfとdf2のマージを試みることで、'aaa'と'bbb'で一致する行を特定する# how='left'を使用し、dfの全ての行を保持しつつ、df2との一致を探る# indicator=Trueにより、マージ結果の各行がどのようにマージされたか（left_only, both, right_only）がわかる列…

# dfにdf2をaaaとbbbで照合し、ddd列をセットするdf_merged = pd.merge(df, df2, on=['aaa', 'bbb'], how='left') # 結果の確認df_merged

import pandas as pd # サンプルデータフレームの作成df = pd.DataFrame({ 'aaa': ['x', 'x', 'y', 'y', 'z'], 'bbb': [1, 1, 2, 2, 3], 'ccc': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}) # aaaとbbbでグループ化し、ccc列の値を結合して新しい列dddを作成df2 = df.group…

# 各`id`ごとのコスト合計を計算cost_sum_per_id = df.groupby('id')['cost'].transform('sum') # 新しい列`rate`に比率を計算して格納df['rate'] = df['cost'] / cost_sum_per_id * 100 # 結果を表示print(df) import pandas as pd # サンプルデータフレー…

from datetime import datetime # 指定された日時specified_date = datetime(1904, 1, 10, 23, 30) # 基準日（1904年1月1日を想定）base_date = datetime(1904, 1, 1) # 経過時間（日として）elapsed_days = (specified_date - base_date).days# 経過時間（…