Python-pandas-merging-joining
提供：Dev Guides
Python Pandas-マージ/参加
Pandasには、SQLなどのリレーショナルデータベースに非常によく似た、フル機能の高性能なメモリ内結合操作があります。
パンダは、DataFrameオブジェクト間のすべての標準データベース結合操作のエントリポイントとして、単一の関数 merge を提供します-
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)ここでは、次のパラメータを使用しました-
- 左-DataFrameオブジェクト。
- right -別のDataFrameオブジェクト。
- on -結合する列（名前）。 左右のDataFrameの両方にある必要があります オブジェクト
- left_on -キーとして使用する左側のDataFrameの列。 DataFrameの長さと等しい長さの列名または配列のいずれかです。
- right_on -キーとして使用する右側のDataFrameの列。 DataFrameの長さと等しい長さの列名または配列のいずれかです。
- left_index -* Trueの場合、*左側のDataFrameのインデックス（行ラベル）を結合キーとして使用します。 MultiIndex（階層）を持つDataFrameの場合、レベルの数は、右側のDataFrameからの結合キーの数と一致する必要があります。
- right_index -右側のDataFrameの left_index と同じ使用法。
- 方法-「左」、「右」、「外側」、「内側」のいずれか。 デフォルトは内部です。 それぞれの方法について以下に説明します。
- sort -辞書データ順に結合キーで結果のDataFrameをソートします。 デフォルトはTrueで、Falseに設定すると、多くの場合、パフォーマンスが大幅に向上します。
2つの異なるDataFrameを作成し、その上でマージ操作を実行してみましょう。
# import the pandas library
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print left
print rightその*出力*は次のとおりです-
Name id subject_id
0 Alex 1 sub1
1 Amy 2 sub2
2 Allen 3 sub4
3 Alice 4 sub6
4 Ayoung 5 sub5
Name id subject_id
0 Billy 1 sub2
1 Brian 2 sub4
2 Bran 3 sub3
3 Bryce 4 sub6
4 Betty 5 sub5キー上の2つのデータフレームをマージする
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left,right,on='id')その*出力*は次のとおりです-
Name_x id subject_id_x Name_y subject_id_y
0 Alex 1 sub1 Billy sub2
1 Amy 2 sub2 Brian sub4
2 Allen 3 sub4 Bran sub3
3 Alice 4 sub6 Bryce sub6
4 Ayoung 5 sub5 Betty sub5複数のキーで2つのデータフレームをマージする
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left,right,on=['id','subject_id'])その*出力*は次のとおりです-
Name_x id subject_id Name_y
0 Alice 4 sub6 Bryce
1 Ayoung 5 sub5 Betty「how」引数を使用したマージ
mergeの how 引数は、結果のテーブルに含めるキーを決定する方法を指定します。 キーの組み合わせが左テーブルにも右テーブルにも表示されない場合、結合テーブルの値はNAになります。
ここに*方法*オプションとそれらに相当するSQL名の要約があります-
| Merge Method | SQL Equivalent | Description |
|---|---|---|
| left | LEFT OUTER JOIN | Use keys from left object |
| right | RIGHT OUTER JOIN | Use keys from right object |
| outer | FULL OUTER JOIN | Use union of keys |
| inner | INNER JOIN | Use intersection of keys |
左結合
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='left')その*出力*は次のとおりです-
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Alex 1 sub1 NaN NaN
1 Amy 2 sub2 Billy 1.0
2 Allen 3 sub4 Brian 2.0
3 Alice 4 sub6 Bryce 4.0
4 Ayoung 5 sub5 Betty 5.0右結合
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='right')その*出力*は次のとおりです-
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Amy 2.0 sub2 Billy 1
1 Allen 3.0 sub4 Brian 2
2 Alice 4.0 sub6 Bryce 4
3 Ayoung 5.0 sub5 Betty 5
4 NaN NaN sub3 Bran 3外部結合
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, how='outer', on='subject_id')その*出力*は次のとおりです-
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Alex 1.0 sub1 NaN NaN
1 Amy 2.0 sub2 Billy 1.0
2 Allen 3.0 sub4 Brian 2.0
3 Alice 4.0 sub6 Bryce 4.0
4 Ayoung 5.0 sub5 Betty 5.0
5 NaN NaN sub3 Bran 3.0内部結合
結合はインデックスで実行されます。 結合操作は、呼び出されたオブジェクトを優先します。 したがって、* a.join（b）は b.join（a）*と等しくありません。
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='inner')その*出力*は次のとおりです-
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Amy 2 sub2 Billy 1
1 Allen 3 sub4 Brian 2
2 Alice 4 sub6 Bryce 4
3 Ayoung 5 sub5 Betty 5