pandas.merge()
pandas.merge() はデータセットを横方向に連結し、重複項目を適切な形で保存する機能をもっています。具体例を使って説明します。最初に社員ID、氏名・年齢・所属部署が記録された データフレーム を作成しておきます。
# PANDAS_MERGE
# In[1]
import numpy as np
import pandas as pd
# 社員ID
i_d = [105, 109, 203, 211, 307]
# 氏名
name = ["筈山亜希子", "砂田夏樹", "谷古ゆうみ", "棚森亮輔", "南島円華"]
# 年齢
age = [31, 26, 35, 29, 25]
# 所属部署
department = ["営業", "営業", "経理", "経理", "総務"]
# 社員IDを行ラベルとする名簿を作成
df1 = pd.DataFrame({"ID":i_d, "氏名":name, "年齢":age, "部署":department})
print(df1)
# ID 氏名 年齢 部署
# 0 105 筈山亜希子 31 営業
# 1 109 砂田夏樹 26 営業
# 2 203 谷古ゆうみ 35 経理
# 3 211 棚森亮輔 29 経理
# 4 307 南島円華 25 総務Jupyter Notebook を使用している場合は、最後の行で print()関数を使わずに df1 とだけ記述すると、きれいな表が出力されます。次は各部署の部門管理者 (部長) を記載したデータフレームを作成します。
# In[2]
# 部署と部門管理者(部長)
df2 = pd.DataFrame({"部署":["営業", "経理", "総務"],
"管理者":["飛奈貴文", "薬師丸忠行", "塔本果子"]})
print(df2)
# 部署 管理者
# 0 営業 飛奈貴文
# 1 経理 薬師丸忠行
# 2 総務 塔本果子pandas.merge() を使って、df1 と df2 を結合します。
# In[3]
# pandas.mergeでDataFrameを結合する
df3 = pd.merge(df1, df2)
print(df3)
# ID 氏名 年齢 部署 管理者
# 0 105 筈山亜希子 31 営業 飛奈貴文
# 1 109 砂田夏樹 26 営業 飛奈貴文
# 2 203 谷古ゆうみ 35 経理 薬師丸忠行
# 3 211 棚森亮輔 29 経理 薬師丸忠行
# 4 307 南島円華 25 総務 塔本果子df1 と df2 は列ラベル "部署" が共通しているので、pandas.merge() は自動的に "部署" ラベルをキーとして新しい表を作ります。また、所属部署の要素が一部重複しているので、管理者氏名を必要なだけ繰り返し記載しています。
onキーワード
同じラベル名が 2 つ以上あるときには、pandas.merge() のキー自動選択機能がうまくはたらかないときがあります。たとえば次のように、ある学校で実施された数学と英語の試験結果が別々のデータフレームに記録されているとします。
# PANDAS_MERGE_ON
# In[1]
import numpy as np
import pandas as pd
# 氏名
name_m = ["都橋正", "早滝駿太", "花沢綾夏", "馬見塚ゆりこ", "仲宗根泰知"]
name_e = ["馬見塚ゆりこ", "都橋正", "仲宗根泰知", "花沢綾夏", "早滝駿太"]
# 順位
rank = [1, 2, 3, 4, 5]
# 数学のスコア
score_m = [88, 81, 75, 60, 59]
# 英語のスコア
score_e = [95, 84, 63, 59, 42]
df_m = pd.DataFrame({"氏名":name_m, "点数":score_m})
df_e = pd.DataFrame({"氏名":name_e, "点数":score_e})
print("数学の成績\n",df_m, "\n")
print("英語の成績\n",df_e)
'''
数学の成績
氏名 点数
0 都橋正 88
1 早滝駿太 81
2 花沢綾夏 75
3 馬見塚ゆりこ 60
4 仲宗根泰知 59
英語の成績
氏名 点数
0 馬見塚ゆりこ 95
1 都橋正 84
2 仲宗根泰知 63
3 花沢綾夏 59
4 早滝駿太 42
'''pandas.merge() に df_m と df_e を渡すだけでは何も表示されません。このようなときは、キーとなるラベルを明示する onキーワード を使用します。たとえば、"氏名" をキーとして連結するならば、次のようなコードを書きます。
# In[2]
# "氏名"をキーにデータフレームを連結
df_me = pd.merge(df_m, df_e, on="氏名")
print(df_me)
# 氏名 点数_x 点数_y
# 0 都橋正 88 84
# 1 早滝駿太 81 42
# 2 花沢綾夏 75 59
# 3 馬見塚ゆりこ 60 95
# 4 仲宗根泰知 59 63df_m の "点数" と df_e の "点数" は別のデータなので、接尾辞を添えて区別されています。列ラベルを変更する場合は columns属性にアクセスします。
# In[3]
# 列ラベルを書き換える
df_me.columns = ["氏名", "数学", "英語"]
print(df_me)
# 氏名 数学 英語
# 0 都橋正 88 84
# 1 早滝駿太 81 42
# 2 花沢綾夏 75 59
# 3 馬見塚ゆりこ 60 95
# 4 仲宗根泰知 59 63接尾辞を変更する場合は、以下で解説する suffixesキーワード を指定します。
suffixesキーワード
suffixesキーワードで列ラベルの接尾辞を指定できます。たとえば、df_m と df_e を連結して、数学と英語の点数を "点数(数学)", "点数(英語)" にしたい場合は次のように記述します。
# In[4]
# 接尾辞を指定してデータフレームを連結
df_me = pd.merge(df_m, df_e,on="氏名",
suffixes=["(数学)", "(英語)"])
print(df_me)
# 氏名 点数(数学) 点数(英語)
# 0 都橋正 88 84
# 1 早滝駿太 81 42
# 2 花沢綾夏 75 59
# 3 馬見塚ゆりこ 60 95
# 4 仲宗根泰知 59 63
left_on, right_onキーワード
ID, 氏名, 部署を記載した名簿を作成します。
# PANDAS_MERGE_LEFT_RIGHT_ON
# In[1]
import numpy as np
import pandas as pd
# 社員ID
id_1 = ["S18", "A30", "A52", "D27", "G04"]
# 氏名
name = ["高石孝介", "門間都", "中積一郎", "二ツ谷端希", "須賀絵理奈"]
# 所属部署
department = ["営業", "経理", "経理", "設計", "総務"]
# データフレームを作成
df4 = pd.DataFrame({"ID":id_1, "氏名":name, "部署":department})
print(df4)
# ID 氏名 部署
# 0 S18 高石孝介 営業
# 1 A30 門間都 経理
# 2 A52 中積一郎 経理
# 3 D27 二ツ谷端希 設計
# 4 G04 須賀絵理奈 総務次に ID と年齢を記載した表を作ります。
# In[2]
# 社員ID
id_2 = ["A52", "A30", "D27", "G04", "S18"]
# 年齢
age = [28, 34, 40, 25, 31]
# データフレームを作成
df5 = pd.DataFrame({"社員番号":id_2, "年齢":age})
print(df5)
# 社員番号 年齢
# 0 A52 28
# 1 A30 34
# 2 D27 40
# 3 G04 25
# 4 S18 31df4 の列ラベル "ID" は df5 の列ラベル "社員番号" に対応しています。しかし、ラベル名が異なっていると pandas.merge() で結合できません。このような場合は、キーにしたいラベルを left_on と right_on で指定します。
# In[3]
# df4とdf5を結合
df6 = pd.merge(df4, df5, left_on="ID", right_on="社員番号")
print(df6)
# ID 氏名 部署 社員番号 年齢
# 0 S18 高石孝介 営業 S18 31
# 1 A30 門間都 経理 A30 34
# 2 A52 中積一郎 経理 A52 28
# 3 D27 二ツ谷端希 設計 D27 40
# 4 G04 須賀絵理奈 総務 G04 25連結されたデータフレームには "ID" と "社員番号" の列が両方含まれているので、片方を drop()メソッドで削除します。
# In[4]
# "社員番号"の列を削除
df7 = df6.drop("社員番号", axis=1)
print(df7)
# ID 氏名 部署 年齢
# 0 S18 高石孝介 営業 31
# 1 A30 門間都 経理 34
# 2 A52 中積一郎 経理 28
# 3 D27 二ツ谷端希 設計 40
# 4 G04 須賀絵理奈 総務 25inner join と outer join
書籍のタイトルと著者が記載された表を作成します。
# PANDAS_MERGE_JOIN
# In[1]
import numpy as np
import pandas as pd
# 書籍のタイトル
title_1 = ["美術館を探して",
"チョコレートの友情",
"夫婦ミステリー",
"ふしぎな青い空",
"京子さんの椅子"]
# 書籍の著者
author = ["仲邑鷹一",
"駒田泰秀",
"宗像悠治",
"岩井貴弥",
"沖野翔三"]
# データフレームを作成
book_1 = pd.DataFrame({"タイトル":title_1,
"著者":author})
print(book_1)
# タイトル 著者
# 0 美術館を探して 仲邑鷹一
# 1 チョコレートの友情 駒田泰秀
# 2 夫婦ミステリー 宗像悠治
# 3 ふしぎな青い空 岩井貴弥
# 4 京子さんの椅子 沖野翔三次に書籍のタイトルと価格を記載した表を作成します。
# In[2]
# 書籍のタイトル
title_2 = ["チョコレートの友情",
"夫婦ミステリー",
"京子さんの椅子"]
# 書籍の価格
price = [1290, 840, 1040]
# データフレームを作成
book_2 = pd.DataFrame({"タイトル":title_2,
"価格":price})
print(book_2)
# タイトル 価格
# 0 チョコレートの友情 1290
# 1 夫婦ミステリー 840
# 2 京子さんの椅子 1040pandas.merge() のデフォルト設定 (how="inner") で book_1 と book_2 を連結すると、結果には 2 つのデータの共通部分が含まれます。
# In[3]
# book_1とbook_2を内部結合
book_3 = pd.merge(book_1, book_2)
print(book_3)
# タイトル 著者 価格
# 0 チョコレートの友情 駒田泰秀 1290
# 1 夫婦ミステリー 宗像悠治 840
# 2 京子さんの椅子 沖野翔三 1040このように積集合をとる結合方式を内部結合 (inner join) とよびます。how="outer" を指定すると、外部結合 (outer join) によって和集合を作成し、該当要素がない部分は NaN で埋めます。
# In[4]
# pandas.merge()でbook_1とbook_2を外部結合
book_4 = pd.merge(book_1, book_2, how="outer")
print(book_4)
# タイトル 著者 価格
# 0 美術館を探して 仲邑鷹一 NaN
# 1 チョコレートの友情 駒田泰秀 1290.0
# 2 夫婦ミステリー 宗像悠治 840.0
# 3 ふしぎな青い空 岩井貴弥 NaN
# 4 京子さんの椅子 沖野翔三 1040.0