pandasを使用してデータを結合する方法

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pandas 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SeriesおよびDataFrameオブジェクトは、データの探索と分析において強力なツールです。その力の一部は、別々のデータセットを組み合わせる多面的な手法から生まれています。pandasでは、データを結合し統合し、分析することでデータをより理解しやすくすることができます。

このチュートリアルでは、pandasを使用してデータを結合するために次のことを学びます:

共通の列またはインデックスを持つデータを結合するための**merge()**
キーカラムまたはインデックスを使用してデータを結合するための**.join()**
行または列を跨いでDataFrameを結合するための**concat()**

このチュートリアルの例を実際に試すには、以下のリンクで利用可能な対話型Jupyter Notebookとデータファイルを使用できます：

注意: 以下で学ぶ技術は、一般的にはDataFrameとSeriesオブジェクトの両方で動作します。しかし、シンプルさと簡潔さのために、例ではオブジェクトをDataFrameまたはSeriesのいずれかと呼ぶため、これらを使用します。

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

最初に学ぶのは、merge()です。merge()は、データベースのjoin操作に似た機能を提供する場合に使用できます。これは、学ぶ3つの操作の中で最も柔軟なものです。

1つまたは複数のキーに基づいてデータオブジェクトを結合したい場合、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したい場合に最も役立ちます。

merge()を使用すると、多対1と多対多の結合の両方を実現できます。多対1の結合では、マージ列には同じ値が繰り返し現れる多くの行があります。例えば、値が1、1、3、5、5であることがあります。一方、他のデータセットのマージ列には繰り返される値がありません。例えば、1、3、5を考えてみましょう。

多対多の結合では、結合列の両方に繰り返される値があります。これらの結合はより複雑であり、結合された行の直積を表します。

つまり、結合後にはキー列の値が同じである行の組み合わせがすべて存在します。

詳細な、ステップバイステップの実行可能なサンプルコードを可能な限り含めてください。