Pandasでのmergeとjoinの違いを解説！データ結合のポイント

データ分析において、複数のデータソースを結合することは非常に重要な作業の一つです。Pandasでは、mergeとjoinの2つの方法を使用して、データフレーム同士を結合することができます。

mergeの概要：データフレーム同士を特定の列を基準に結合する方法

mergeは、2つのデータフレームを特定の列を基準に結合する方法です。基本的には、結合する列が同じ名前である必要があります。

mergeの使い方：基本的な使用方法と例

まず、以下のように2つのデータフレームを用意します。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]
})
df2 = pd.DataFrame({
'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value': [5, 6, 7, 8]
})

次に、mergeを使用してデータフレームを結合します。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

出力結果は以下のようになります。

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

merged_dfの中身を見てみると、df1とdf2をkey列を基準に結合しています。value_xはdf1のvalue列、value_yはdf2のvalue列を表しています。

joinの概要：データフレーム同士をインデックスを基準に結合する方法

joinは、2つのデータフレームをインデックスを基準に結合する方法です。基本的には、結合する列が同じ名前である必要があります。

joinの使い方：基本的な使用方法と例

まず、以下のように2つのデータフレームを用意します。

df1 = pd.DataFrame({
    'value': [1, 2, 3, 4]
}, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame({
'value': [5, 6, 7, 8]
}, index=['B', 'D', 'E', 'F'])

次に、joinを使用してデータフレームを結合します。

joined_df = df1.join(df2, lsuffix='_left', rsuffix='_right')
print(joined_df)

出力結果は以下のようになります。

   value_left  value_right
A           1          NaN
B           2          5.0
C           3          NaN
D           4          6.0

joined_dfの中身を見てみると、df1とdf2をインデックスを基準に結合しています。value_leftはdf1のvalue列、value_rightはdf2のvalue列を表しています。

mergeとjoinの使い分け：どの状況でどちらを使うべきか

mergeとjoinは、それぞれデータフレームを結合する方法に特化しています。そのため、使用する場面に応じて適切な方法を選択する必要があります。

まず、mergeは2つ以上のデータフレームを任意の列を基準に結合することができます。そのため、複数のデータソースを結合する場合にはmergeが適しています。

一方、joinはインデックスを基準に結合することができます。そのため、データフレームのインデックスを基準に結合する場合にはjoinが適しています。

また、mergeとjoinでは結合後のデータフレームの形が異なります。mergeは結合した列を新しい列として追加するのに対し、joinは既存の列として追加します。

まとめ

Pandasでは、mergeとjoinの2つの方法を使用して、データフレーム同士を結合することができます。使用する方法によって、結合後のデータフレームの形が異なるため、使用する場面に応じて適切な方法を選択する必要があります。