Pandasのメソッド説明 merge
Pandasのmergeメソッドは、2つのデータフレームを結合（マージ）するためのメソッドです。このメソッドを使用すると、共通の列やインデックスを持つ2つのデータフレームを指定した方法で結合できます。データの結合はデータベースの結合操作に類似しており、異なるデータフレームからの情報を組み合わせて新しいデータフレームを生成するのに役立ちます。以下は、mergeメソッドの一般的な使い方と主要なパラメータの説明です。
python
import pandas as pd
# サンプルデータフレーム1を作成
data1 = {'ID': [1, 2, 3],
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
# サンプルデータフレーム2を作成
data2 = {'ID': [2, 3, 4],
'Age': [25, 30, 35]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 'ID'列をキーにして2つのデータフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')
# 主要なパラメータ:
# - 'on': 結合キーとなる列名または列名のリストを指定します。2つのデータフレームで共通の列を指定します。
# - 'how': 結合方法を指定します。デフォルトは'inner'で、共通のキーに基づいて内部結合を行います。他のオプションには'left'、'right'、'outer'（外部結合）があります。
# 結合後のデータフレームを表示
print(merged_df)
上記の例では、2つのデータフレームdf1とdf2を’ID’列をキーにして内部結合し、新しいデータフレームmerged_dfを生成しました。結合により、’ID’列を共有する行が結合され、結果として1つのデータフレームが得られます。
mergeメソッドを使用することで、異なるデータフレームからの情報を組み合わせて分析やレポートを作成できます。また、howパラメータを変更することで、内部結合、左外部結合、右外部結合、外部結合など、異なる結合方法を選択できます。データ結合はデータ操作の一般的なタスクであり、Pandasの中でも非常に重要です。