複数のDataFrameの結合(merge, concat)

##はじめに

私のインターン先であるレッドフォックス株式会社では
cyzen(https://www.cyzen.cloud/)
という営業支援システムアプリを開発しています。

今回、このアプリの顧客のデータを、Pythonを用いて分析する
にあたって、PandasのDataFrame上での様々な処理を行う必要が
あったため、ここにまとめます。

###作業内容

• DataFrameのmergeメソッド、concatメソッドの利用

###データの内容
顧客となる企業は、2週間程度の試用期間の中でその機能を体験し、
その後実際に導入するかどうかを判断します。

分析に用いたデータは、この試用期間中の顧客の、企業IDとアプリの
各機能の利用履歴です。

なお、上記のデータは、個人が特定できないようマスクされ、
利用日時のみの情報となっています。また、過去データの一部
をサンプルとして抽出したものを利用しています。

##DataFrameのmergeメソッドによる結合
複数のDataFrameを共通の列を基準に結合するメソッドです。

1. pandasライブラリのインポート、ファイルの読み込みをする。

#ライブラリのインポート
import pandas as pd

#DataFrameを読み込み。今回はtsvファイルを読み込みました。
df_1 = pd.read_csv('/Users/data/trial.tsv', sep='\t')
df_2 = pd.read_csv('/Users/data/history.tsv', sep='\t')

df_1、df_2は以下のようになっています。
df_1

Index	company_id	limit_count	production
0	1010	3	1
1	1020	10	0
2	1030	10	0
n	2000	30	1

df_2

Index	company_id	updated_at
0	1010	2017-01-01 00:00:00
1	1010	2017-01-01 00:00:05
2	1010	2017-01-01 00:00:10
3	1020	2017-01-01 00:01:00
m	2000	2017-12-31 00:00:00

2. df_1、df_2をmergeメソッドを使い結合する。
pd.merge(df_1, df_2, on='基準とする列名')を用います。列'cid'を基準に結合します。
共通する列が1つであれば、引数にonを入れる必要はありません。

df_3 = pd.merge(df_1, df_2, on='cid')
#今回は'cid'以外にも共通する列'Index'があるため、onを指定しています。

df_3は以下のようになります。

cid	Index_x	limit_count	production	Index_y	updated_at
1010	0	3	1	0	2017-01-01 00:00:00
1010	0	3	1	1	2017-01-01 00:00:05
1010	0	3	1	2	2017-01-01 00:00:10
1020	1	10	0	3	2017-01-01 00:01:00
1030	2	10	0	4	2017-01-01 00:02:00
2000	n	30	1	m	2017-12-31 00:00:00

基準となった列'cid'が左端となり、両者が左右方向に結合されました。
さらに、'cid'1010の行数は行数の多い方に統一されています。

また、両者の列'Index'はそれぞれ'Index_x', 'Index_y'という名前に
自動的に変更されています。
これらの列は不要なため以下の操作で取り除きます。

df_3 = df_3.loc[:,['cid', 'limit_cnt', 'updated_at', 'production']]
# locで指定した順番にDataFrameの各列を並べ替えることができます。

df_3は以下のようになります。

cid	limit_count	updated_at	production
1010	3	2017-01-01 00:00:00	1
1010	3	2017-01-01 00:00:05	1
1010	3	2017-01-01 00:00:05	1
1020	10	2017-01-01 00:01:00	0
2000	30	2017-12-31 00:00:00	1

###引数onの値を与えない場合
共通する列が複数あるときにonの値を与えない場合、共通の列全てを
基準としてDataFrameを結合してしまいます。上記の例で同様にすると、

df_3 = pd.merge(df_1, df_2)

df_3は以下のように、共通する列'cid'、'Index'の両者の値が同じになっている1行
のみになってしまいました。

cid	limit_cnt	production	Index	updated_at
0	1010	3	1	0

##DataFrameのconcatメソッドによる結合
mergeメソッドでは共通の列を基準に複数のDataFrameを結合しましたが、
concatメソッドでは単純に複数のDataFrameを列方向あるいは行方向に結合します。

両者のサンプル数あるいは列が同一である場合に用います。
ここでは、scikit-learnに収録されている回帰分析用のBoston市郊外の住宅価格データセット
をDataFrameとして結合させたいと思います。

1. ライブラリのインポート、データセットの読み込みをする。

import pandas as pd

from sklearn.datasets import load_boston # bostonデータを格納したクラス
boston = load_boston()        # インスタンスの生成

# データの説明変数となる部分をdf_dataとします。
df_data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df_data.head() # DataFrame名.head()でDataFrameの最初の5行を表示できます。

# 目的変数となる部分をdf_targetとします。
df_target = pd.DataFrame(boston.target, columns=['MEDV'])

df_data, df_targetはそれぞれ以下のようになっています。

df_data

	CRIM	ZN	INDUS	CHAS	NOX	RM	AGE	DIS	RAD	TAX
0	0.00632	18.0	2.31	0.0	0.538	6.575	65.2	4.0900	1.0	296.0
1	0.02731	0.0	7.07	0.0	0.469	6.421	78.9	4.9671	2.0	242.0
2	0.02729	0.0	7.07	0.0	0.469	7.185	61.1	4.9671	2.0	242.0
3	0.03237	0.0	2.18	0.0	0.458	6.998	45.8	6.0622	3.0	222.0
4	0.06905	0.0	2.18	0.0	0.458	7.147	54.2	6.0622	3.0	222.0

df_target

	MEDV
0	24.0
1	21.6
2	34.7
3	33.4
4	36.2

2. concatメソッドを使い両者を結合する。

df_1 = pd.concat([df_data, df_target], axis=1) 
# 引数axisの値を0か1にすることによって縦（列方向）、横（行方向）のどちらに結合するかを指定できます。
# 今回は横方向に結合するためaxis=1としています。

df_1は以下のようになります。

	CRIM	ZN	INDUS	CHAS	NOX	RM	AGE	DIS	RAD	TAX	MEDV
0	0.00632	18.0	2.31	0.0	0.538	6.575	65.2	4.0900	1.0	296.0	24.0
1	0.02731	0.0	7.07	0.0	0.469	6.421	78.9	4.9671	2.0	242.0	21.6
2	0.02729	0.0	7.07	0.0	0.469	7.185	61.1	4.9671	2.0	242.0	34.7
3	0.03237	0.0	2.18	0.0	0.458	6.998	45.8	6.0622	3.0	222.0	33.4
4	0.06905	0.0	2.18	0.0	0.458	7.147	54.2	6.0622	3.0	222.0	36.2