Python-pandas-merging-joining

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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
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