Pandas で外部結合を実行する方法 (例あり)

外部結合は、 2 つのパンダ データフレームからすべての行を返す結合のタイプです。

次の基本構文を使用して、パンダで外部結合を実行できます。

 import pandas as pd

df1. merge (df2, on=' some_column ', how=' outer ')

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: Pandas で外部結合を実行する方法

さまざまなバスケットボール チームに関する情報を含む、次の 2 つのパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'J', 'K'],
                    ' assists ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})

#view DataFrames
print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14
4 E 14
5 F 11
6 G 20
7:28 a.m.

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 C 14
3 D 13
4 D 10
5K 8

次のコードを使用して外部結合を実行し、チーム列の値に基づいて DataFrame 間の行を照合し、両方の DataFrame のすべての行を保持します。

 #perform outer join
df1. merge (df2, on=' team ', how=' outer ')


        team points assists
0 to 18.0 4.0
1 B 22.0 9.0
2 C 19.0 14.0
3D 14.0 13.0
4 E 14.0 NaN
5 F 11.0 NaN
6G 20.0 NaN
7 H 28.0 NaN
8 J NaN 10.0
9K NaN 8.0

結果は、各 DataFrame のすべての行を含む DataFrame になります。

両方の DataFrame にチーム列の値が存在しない行ごとにNaN値が設定されていることに注意してください。

注:マージ関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas でアンチ結合を実行する方法
Pandas で内部結合を実行する方法
Pandas でクロス結合を実行する方法