DataFrameの結合方法を簡単に解説

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pandasのmerge()：共通の列やインデックスを持つデータの結合

pandasのmerge()は、共通の列やインデックスを持つデータを結合するための手法です。この結合操作を使うことで、データの統一化や分析の際に、より良い理解を得ることができます。

このチュートリアルでは、以下の内容を学びます。

共通の列やインデックスを持つデータを結合するためのmerge()の使い方
merge()の具体的な例

このチュートリアルの例は、以下のリンクから入手できる対話型のJupyter Notebookやデータファイルを使用して実践できます。

注意： 以下の例では、DataFrameやSeriesオブジェクトの代わりに、単純化と簡潔さのために データセット という用語を使用します。

pandasの`merge()`：共通の列やインデックスを持つデータの結合

最初に学ぶ手法は、merge()です。この操作は、データベースのJOIN操作に似た機能を提供することができます。merge()は、学ぶ手法の中でも最も柔軟な操作です。

一つ以上のキーに基づいてデータを結合したい場合に、データベースのような操作を行いたい場合に、merge()を使用することができます。具体的には、merge()は、データを共有する行を結合する場合に最も役立ちます。

merge()を使うことで、多対1の結合と多対多の結合の両方を実現することができます。多対1の結合では、結合する列には同じ値が繰り返される多数の行がある状況です。例えば、1, 1, 3, 5, 5のような値です。一方、もう一方のデータセットの結合列には繰り返される値はありません。例えば、1, 3, 5のような値です。

多対多の結合では、両方の結合列に繰り返される値が存在します。これらの結合はより複雑であり、結合された行の直積を生成します。

つまり、結合後にキー列の値が同じ行のすべての組み合わせを持つことになります。

これから具体的な例を使って、merge()の使い方を詳しく解説していきます。