Pythonデータ分析 | pandasテーブル結合メソッド早見表

Pythonデータ分析に使えるpandasテーブル結合を紹介します。また最後に、データ分析の流れを経験できる初心者にオススメ学習コンテンツを紹介しますので、ご参考ください。

必要なライブラリ

import pandas as pd

サンプルデータ

df_math = pd.DataFrame({
    '受験者': ['Aさん', 'Bさん', 'Cさん', 'Dさん', 'Eさん'], 
    '数学得点': ['50', '60', '70', '80', '90']
    })
df_eng = pd.DataFrame({
    '受験者': ['Aさん', 'Bさん', 'Cさん', 'Xさん', 'Yさん'], 
    '英語得点': ['99', '88', '77', '66', '55']
    })

左外部結合　LEFT OUTER JOIN

pd.merge(df_math, df_eng, on='受験者', how='left')

右外部結合　RIGHT OUTER JOIN

pd.merge(df_math, df_eng, on='受験者', how='right')

完全外部結合　FULL OUTER JOIN

pd.merge(df_math, df_eng, on='受験者', how='outer')

内部結合　INNER JOIN

pd.merge(df_math, df_eng, on='受験者', how='inner')
# howを指定しない場合、デフォルトでinnerが指定される。
# pd.merge(df_math, df_eng, on='受験者')も同じ結果となる

結合方法の指定無し

pd.merge(df_math, df_eng, on='受験者')
# howを指定しない場合、デフォルトでinnerが指定される。

結合キーの指定無し

pd.merge(df_math, df_eng)
# onを指定しない場合、自動で同じ列名のキーが指定される。

カラム名称が異なる結合キー指定

サンプルデータ

df_math = pd.DataFrame({
    '受験者': ['Aさん', 'Bさん', 'Cさん', 'Dさん', 'Eさん'], 
    '数学得点': ['50', '60', '70', '80', '90']
    })
df_eng_v2 = pd.DataFrame({
    '氏名': ['Aさん', 'Bさん', 'Cさん', 'Xさん', 'Yさん'], 
    '英語得点': ['99', '88', '77', '66', '55']
    })

pd.merge(df_math, df_eng_v2, left_on='受験者', right_on='氏名')

2つの結合キーの使用

サンプルデータ

df_math_birth = pd.DataFrame({
    '受験者': ['Aさん', 'Bさん', 'Cさん', 'Cさん', 'Cさん'], 
    '出身': ['大阪', '沖縄', '北海道', '広島', '東京'], 
    '数学得点': ['50', '60', '70', '80', '90']
    })
df_eng_birth = pd.DataFrame({
    '受験者': ['Aさん', 'Bさん', 'Cさん', 'Xさん', 'Yさん'], 
    '出身': ['大阪', '沖縄', '広島', '奈良', '熊本'], 
    '英語得点': ['99', '88', '77', '66', '55']
    })

pd.merge(df_math_birth, df_eng_birth, on=['受験者', '出身'])

縦に結合 UNION

pd.concat([df_math, df_math, df_math], ignore_index=True)
# ignore_indexはインデックスの降り直し

df_math.append(df_math, ignore_index=True)
# appendでも縦に結合できる

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