df.mergeの使用方法

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pandasのmerge(): 共通の列またはインデックスを持つデータの結合

pandasのmerge()関数は、データを結合するためのPowerfulなツールです。この関数を使用することで、別々のデータセットを結合して1つのデータセットにすることができます。このチュートリアルでは、merge()関数を使ったデータの結合方法と具体的な例について学びます。

merge()関数の使い方

merge()関数を使うと、共通の列またはインデックスを持つデータを結合できます。以下にmerge()関数の使い方を示します。

df_merged = df1.merge(df2, on='column_name')

この例では、df1とdf2という2つのデータフレームを共通のcolumn_name列で結合しています。

merge()関数の例

以下に、merge()関数の具体的な例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve']})

df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'age': [25, 32, 18, 47, 30]})

# データの結合
df_merged = df1.merge(df2, on='id')

# 結合したデータの表示
print(df_merged)

この例では、df1にはidとnameの列があり、df2にはidとageの列があります。merge()関数を使用して、id列を共通の列として結合しています。結果として、id列が共通の行だけが結合されたデータフレームが表示されます。

以上がmerge()関数の使い方と具体的な例です。merge()関数を使用してデータの結合を行うことで、データセットを一つにまとめることができます。