複数の列にまたがる pandas dataframe をマージする方法

多くの場合、複数の列にまたがる 2 つの pandas DataFrame をマージしたい場合があります。幸いなことに、これは、次の構文を使用する pandas merge()関数を使用して簡単に実行できます。

 p.d. merge (df1, df2, left_on=['col1','col2'], right_on = ['col1','col2'])

このチュートリアルでは、この機能を実際に使用する方法を説明します。

例 1: 異なる名前を持つ複数の列を結合する

次の 2 つのパンダ DataFrame があると仮定します。

 import pandas as pd

#create and view first DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'a1': [0, 0, 1, 1, 2],
                   'b': [0, 0, 1, 1, 1],
                   'c': [11, 8, 10, 6, 6]})

print (df1)

   a1 bc
0 0 0 11
1 0 0 8
2 1 1 10
3 1 1 6
4 2 1 6

#create and view second DataFrame 
df2 = pd.DataFrame({'a2': [0, 1, 1, 1, 3],
                   'b': [0, 0, 0, 1, 1],
                   'd': [22, 24, 25, 33, 37]})

print (df2)

   a2 comic
0 0 0 22
1 1 0 24
2 1 0 25
3 1 1 33
4 3 1 37

次のコードは、両方の DataFrame の複数の列を使用して左結合を実行する方法を示しています。

 p.d. merge (df1, df2, how=' left ', left_on=[' a1 ', ' b '], right_on = [' a2 ', ' b '])


        a1 b c a2 d
0 0 0 11 0.0 22.0
1 0 0 8 0.0 22.0
2 1 1 10 1.0 33.0
3 1 1 6 1.0 33.0
4 2 1 6 NaN NaN

例 2: 同じ名前の複数の列を結合する

同じ列名を持つ次の 2 つのパンダ DataFrame があるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrames
df1 = pd.DataFrame({'a': [0, 0, 1, 1, 2],
                   'b': [0, 0, 1, 1, 1],
                   'c': [11, 8, 10, 6, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 1, 1, 3],
                   'b': [0, 0, 0, 1, 1],
                   'd': [22, 24, 25, 33, 37]})

この場合、両方の DataFrame で列名が同じであるため、on = [‘a’, ‘b’] を使用して簡略化できます。

 p.d. merge (df1, df2, how=' left ', on=[' a ', ' b '])

	a b c d
0 0 0 11 22.0
1 0 0 8 22.0
2 1 1 10 33.0
3 1 1 6 33.0
4 2 1 6 NaN

追加リソース

インデックス上の 2 つの Pandas DataFrame をマージする方法
複数の Pandas DataFrame をスタックする方法