メモ: pandas で列を加えるいろんな方法

概要

pandas で DataFrame (indexあり) の列を別の DataFrame (同じ構造のindexあり) に加える方法を試す。

※結論: index があえばレコードが一致してなくてもいい。left join 的に足せる。

単純に列を足す

※index があればレコード数が異なっていても問題ない。

import pandas as pd
A = pd.DataFrame(data={'a':[1, 2, 3], 'b': ['b1','b2','b3'], 'c': ['c1','c2','c3']}).set_index('a')
B = pd.DataFrame(data={'a':[   2, 3], 'd': [     'd2','d3'], 'e': [     'e2','e3']}).set_index('a')

# d を足す (Series として足す)
A['d'] = B['d']

# もしくは
# DataFrame として足してもいい
A['d'] = B[['d']]

#    b   c   d
# a
# 1  b1  c1  NaN
# 2  b2  c2  d2
# 3  b3  c3  d3

# NaN の代わりに 0 を入れたいなら、上記のあとで
A['d'] = A['d'].fillna(0)

#    b   c   d
# a
# 1  b1  c1  0
# 2  b2  c2  d2
# 3  b3  c3  d3


# 条件の結果を代入することも可能
A['f'] = (B.d == "d2")

#    b   c   f
# a
# 1  b1  c1  NaN
# 2  b2  c2  True
# 3  b3  c3  False

複数列を同時に加えるなら

import pandas as pd
A = pd.DataFrame(data={'a':[1, 2, 3], 'b': ['b1','b2','b3'], 'c': ['c1','c2','c3']}).set_index('a')
B = pd.DataFrame(data={'a':[   2, 3], 'd': [     'd2','d3'], 'e': [     'e2','e3']}).set_index('a')

A = A.merge(B, how='left', left_index=True, right_index=True)
# もしくは
A['d'] = B.d
A['e'] = B.e

indexが重複していてもleft joinされる

import pandas as pd
A = pd.DataFrame(data={'a':[1, 2, 3], 'b': ['b1','b2','b3'], 'c': ['c1','c2','c3']}).set_index('a')
C = pd.DataFrame(data={'a':[2, 2, 3]}).set_index('a')

C['b'] = A.b

#    b
# a
# 2  b2
# 2  b2
# 3  b3

# 当然だが right 側がキー重複してるとエラー
D = pd.DataFrame(data={'a':[2, 2, 3], 'g':['g1','g2','g3']}).set_index('a')
A['g'] = D.g

# ValueError: cannot reindex from a duplicate axis