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【Python】積上げ式のAccessDBのうち、最新データのみ抽出する

Last updated at Posted at 2024-09-20

課題

AccessのSQLではグループごとにソートする機能(ランク付け)が備わっていない。
Pythonの groupby()rank() を活用し、AccessのDBに接続することで解決する。

現状

積上げ式のDBに下記のようなデータが入っているとする。
(履歴を残すために、1つのIDに対して複数データを積み上げる仕様になっている。)

顧客ID 顧客名 開発担当 進捗状況 更新日
1 A会社 青木 1.コーディング 2024/04/04
1 A会社 井上 2.テスト 2024/05/05
1 A会社 上野 3.リリース 2024/06/06
2 B会社 青木 1.コーディング 2024/05/05
2 B会社 伊藤 2.テスト 2024/07/07
3 C会社 相川 1.コーディング 2024/06/06

目標

1つのIDに対して最新データのみを抽出したい。
キーは「顧客ID」、最新データは「更新日」で判別する。

顧客ID 顧客名 開発担当 進捗状況 更新日
1 A会社 上野 3.リリース 2024/06/06
2 B会社 伊藤 2.テスト 2024/07/07
3 C会社 相川 1.コーディング 2024/06/06

作成したコード

Python
import pyodbc
import pandas as pd

# Accessデータベースに接続
con = pyodbc.connect('DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=C:/Python/testDB.accdb;')
sql = 'SELECT * FROM table_A'
df = pd.read_sql(sql, con)

# キー項目でグループ化
# 更新日順でランク付け
df['ランク'] = df.groupby(['顧客ID'])['更新日'].rank(ascending=False)

# ランク=1だけ抽出
df = df.query('ランク == 1')

# 結果を表示
print(df)

コード解説(抜粋)

# キー項目でグループ化
# 更新日順でランク付け
df['ランク'] = df.groupby(['顧客ID'])['更新日'].rank(ascending=False)

df['ランク']
DataFrameに項目「ランク」として追加。

df.groupby(['顧客ID'])
「顧客ID」でグループ化。

['更新日'].rank()
グループ化したものを「更新日」でランク付け。

(ascendin=False)
降順にランク付け。つまり「更新日」が大きいものから順に「ランク=1」になる。

# ランク=1だけ抽出
df = df.query('ランク == 1')

上で加工したデータのうち「ランク=1」のみを抽出。
つまり、グループごとに「更新日」が最新のデータを取得できた。

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