Pandas.mergeによる基本的な結合
Pandasの結合 - pandas.merge
基本的な使い方
# 2つのDataFrameを作成
df_left = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df_right = pd.DataFrame({'C': [10, 20, 30], 'D': ['x', 'y', 'z']})
# 共通列 "A" で結合
df_merged = pd.merge(df_left, df_right, on='A')
# 結果
# A B C D
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 3 c 30 z
on
引数で結合する列を指定します。この例では、df_left
とdf_right
のA
列で結合しています。
オプション
how
引数で結合方法を指定できます。デフォルトは'inner'
で、共通の行のみ出力します。'outer'
:すべての行を出力します。'left'
:df_left
のすべての行を出力します。'right'
:df_right
のすべての行を出力します。
suffixes
引数で結合後の列名の接尾辞を指定できます。validate
引数で結合キーの重複をチェックできます。
例
how
引数による出力の違い
# 左結合
df_merged = pd.merge(df_left, df_right, on='A', how='left')
# 結果
# A B C D
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 3 c NaN NaN
# 右結合
df_merged = pd.merge(df_left, df_right, on='A', how='right')
# 結果
# A B C D
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 NaN NaN 30 z
suffixes
引数による列名の変更
df_merged = pd.merge(df_left, df_right, on='A', suffixes=('_left', '_right'))
# 結果
# A_left B_left A_right C_right D_right
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 3 c 30 z
pandas.merge
は、データ分析において非常に便利な関数です。複数のDataFrameを効率的に結合することで、より深い分析が可能になります。
Pandas.merge サンプルコード
基本的な結合
# 従業員情報と給与情報
df_employees = pd.DataFrame({'EmpID': [100, 101, 102], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Dept': ['Sales', 'Sales', 'Marketing']})
df_salaries = pd.DataFrame({'EmpID': [100, 102, 103], 'Salary': [50000, 60000, 70000]})
# EmpIDで結合
df_merged = pd.merge(df_employees, df_salaries, on='EmpID')
# 結果
# EmpID Name Dept Salary
# 0 100 Alice Sales 50000
# 1 102 Carol Marketing 60000
外部結合
# 左結合
df_merged = pd.merge(df_employees, df_salaries, on='EmpID', how='left')
# 結果
# EmpID Name Dept Salary
# 0 100 Alice Sales 50000
# 1 101 Bob Sales NaN
# 2 102 Carol Marketing 60000
# 右結合
df_merged = pd.merge(df_employees, df_salaries, on='EmpID', how='right')
# 結果
# EmpID Name Dept Salary
# 0 100 Alice Sales 50000
# 1 102 Carol Marketing 60000
# 2 103 NaN NaN 70000
列名の変更
df_merged = pd.merge(df_employees, df_salaries, on='EmpID', suffixes=('_emp', '_salary'))
# 結果
# EmpID_emp Name Dept Salary_salary
# 0 100 Alice Sales 50000
# 1 101 Bob Sales NaN
# 2 102 Carol Marketing 60000
結合キーの重複
# 重複行を含むデータフレーム
df_dup = pd.DataFrame({'EmpID': [100, 100, 101], 'Name': ['Alice', 'Alice', 'Bob']})
# 重複行を無視
df_merged = pd.merge(df_dup, df_salaries, on='EmpID', validate='1:m')
# 結果
# EmpID Name Salary
# 0 100 Alice 50000
# 1 101 Bob NaN
多キー結合
# 複数の列で結合
df_orders = pd.DataFrame({'OrderID': [100, 101, 102], 'CustomerID': [1, 2, 1], 'Product': ['A', 'B', 'C']})
df_customers = pd.DataFrame({'CustomerID': [1, 2], 'Name': ['Alice', 'Bob']})
df_merged = pd.merge(df_orders, df_customers, on=['CustomerID', 'Product'])
# 結果
# OrderID CustomerID Product Name
# 0 100 1 A Alice
# 1 102 1 C Alice
# 2 101 2 B Bob
indicator
引数で結合の種類を示す列を追加できます。sort
引数で結合後のDataFrameをソートできます。
Pandasでデータを結合するその他の方法
pandas.concat
は、複数のDataFrameを軸方向に連結する関数です。
df_top = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df_bottom = pd.DataFrame({'C': [10, 20, 30], 'D': ['x', 'y', 'z']})
# 垂直方向に連結
df_concat = pd.concat([df_top, df_bottom], axis=1)
# 結果
# A B C D
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 3 c 30 z
# 水平方向に連結
df_concat = pd.concat([df_top, df_bottom], axis=0)
# 結果
# A B
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 3 c
# 3 10 x
# 4 20 y
# 5 30 z
pandas.join
は、pandas.merge
と似ていますが、より柔軟な関数です。
# 左結合
df_joined = df_top.join(df_bottom, on='A', how='left')
# 結果
# A B C D
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 3 c 30 z
# 右結合
df_joined = df_top.join(df_bottom, on='A', how='right')
# 結果
# A B C D
# 0 1 a 10 x
# 1 2 b 20 y
# 2 NaN NaN 30 z
その他の方法
numpy.concatenate
itertools.chain
これらの方法は、pandas.merge
よりも効率的な場合がありますが、使い方が複雑になる場合があります。
データの結合方法には、pandas.merge
以外にもいくつかの方法があります。それぞれの方法の特徴を理解し、状況に合わせて使い分けることが重要です。
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