パンダ: 異なる列名を持つ 2 つの dataframe をマージする方法
次の基本構文を使用して、異なる列名を持つ 2 つのパンダ データフレームをマージできます。
p.d. merge (df1, df2, left_on=' left_column_name ', right_on=' right_column_name ')
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: 列名が異なる 2 つの Pandas DataFrame をマージする
次の 2 つのパンダ DataFrame があると仮定します。
import pandas as pd #create first DataFrame df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5]}) #view DataFrame print (df1) team points 0 to 4 1 B 4 2 C 6 3 D 8 4 E 9 5 F 5 #create second DataFrame df2 = pd. DataFrame ({' team_name ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], ' rebounds ': [12, 7, 8, 8, 5, 11]}) #view DataFrame print (df2) team_name rebounds 0 to 12 1 B 7 2 C 8 3 D 8 4 E 5 5 F 11
次の構文を使用して、最初のデータフレームのチーム列と 2 番目のデータフレームのチーム名列を使用して内部結合を実行できます。
#merge DataFrames
df3 = pd. merge (df1, df2, left_on=' team ', right_on=' team_name ')
#view result
print (df3)
team points team_name rebounds
0 A 4 A 12
1 B 4 B 7
2 C 6 C 8
3 D 8 D 8
4 E 9 E 5
5 F 5 F 11
結合に使用した 2 つの列名が各データフレームで異なっていたとしても、内部結合を正常に実行できることに注意してください。
この列の値はチーム列の値と一致するため、次のコードを使用して最終的にマージされたデータフレームからteam_name列を削除することもできることに注意してください。
#drop team_name column
df3. drop (' team_name ', axis= 1 , inplace= True )
#view updated DataFrame
print (df3)
team points rebounds
0 to 4 12
1 B 4 7
2 C 6 8
3 D 8 8
4 E 9 5
5 F 5 11
team_name列が DataFrame から削除されていることに注意してください。
追加リソース
次のチュートリアルでは、他の一般的なパンダのタスクを実行する方法について説明します。