pandasのmergeで重複した列を削除しよう！データ結合時のクリーンアップ方法

はじめに

データ分析において、複数のデータセットを結合することはよくある作業です。そのため、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasのmerge関数は非常に便利です。しかし、merge関数を使用する際に、重複した列が発生することがあります。この記事では、pandasのmerge関数で重複した列を削除する方法について説明します。

Pandas mergeの基本概念

まず、Pandasのmerge関数について説明します。merge関数は、2つのデータフレームを指定した列をキーとして、行方向に結合するための関数です。

import pandas as pd
# データフレームの作成
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]})
# merge関数でデータフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、df1とdf2をkey列をキーとして結合しています。結果として、キーが’B’と’D’の行だけが残り、value列がそれぞれ5と6に更新されたデータフレームが出力されます。

重複列の問題点

しかし、merge関数を使用する際に、結合対象のデータフレームに同じ列名がある場合、結合後に同じ列名が複数存在することになります。これが重複した列の問題です。

import pandas as pd
# データフレームの作成
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],
                    'extra_value': ['x', 'y', 'z', 'w']})
# merge関数でデータフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、df1とdf2をkey列をキーとして結合しています。しかし、df2にextra_valueという列があるため、結合後にvalue列が2つ存在することになります。

このような重複した列が存在する場合、データ分析の際に問題が発生することがあります。例えば、value列の平均値を計算する場合に、重複した列があると計算結果が誤ったものになる可能性があります。

mergeで重複列が発生するケース

merge関数で重複した列が発生するケースをいくつか紹介します。

同じ列名がある場合

先程紹介した例のように、結合対象のデータフレームに同じ列名がある場合、重複した列が発生します。

キー列以外で同じ列名がある場合

結合対象のデータフレームにキー列以外で同じ列名がある場合、重複した列が発生します。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'extra_key': ['a', 'b', 'c', 'd'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})
# merge関数でデータフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、df2にextra_keyという列があります。この列がkey列以外で同じ列名がある場合、結合後にvalue列が2つ存在することになります。

重複列を削除する方法

重複した列を削除する方法について説明します。以下の3つの方法があります。

merge関数でsuffixesオプションを指定する

merge関数でsuffixesオプションを指定することで、重複した列に接尾辞を付与することができます。

import pandas as pd
# データフレームの作成
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],
                    'extra_value': ['x', 'y', 'z', 'w']})

# merge関数でsuffixesオプションを指定して結合 
merged = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_x', '_y')) 
# 結果の表示 
print(merged)

上記のコードでは、merge関数でsuffixesオプションを指定し、重複した列に’_x’と’_y’という接尾辞を付与しています。結果として、value列がvalue_xとvalue_yに変更されたデータフレームが出力されます。

rename関数を使用する

重複した列に対してrename関数を使用することで、列名を変更することができます。

import pandas as pd
# データフレームの作成
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],
                    'extra_value': ['x', 'y', 'z', 'w']})

# merge関数でデータフレームを結合
df2 = df2.rename(columns={'value': 'df2_value'})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、rename関数を使用して、重複したvalue列をdf2_valueに変更しています。

重複した列を削除する

最後に、重複した列を削除する方法を紹介します。重複した列を削除するには、drop関数を使用します。

import pandas as pd
# データフレームの作成
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],
                    'extra_value': ['x', 'y', 'z', 'w']})
# merge関数でデータフレームを結合
df2 = df2.drop('value', axis=1)
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、drop関数を使用して、重複したvalue列を削除しています。

実践例：重複列の削除を行うデータ結合プロセス

実践的な例として、2つのデータセットを結合し、重複した列を削除するプロセスを紹介します。

例として、売上データと顧客データを結合する場合を考えます。売上データと顧客データには、顧客IDという列があります。顧客IDをキーとして結合するため、結合後に顧客IDが2つ存在することになります。

import pandas as pd
# 売上データの作成
sales_data = pd.DataFrame({'customer_id': [1, 2, 3, 4],
                           'product_name': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                           'sales_amount': [1000, 2000, 3000, 4000]})
# 顧客データの作成
customer_data = pd.DataFrame({'customer_id': [1, 2, 3, 4],
                              'customer_name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                              'customer_email': ['alice@example.com', 'bob@example.com', 'charlie@example.com', 'david@example.com']})
# 売上データと顧客データの結合
merged_data = pd.merge(sales_data, customer_data, on='customer_id')
# 重複した列の削除
merged_data = merged_data.drop('customer_id', axis=1)
print(merged_data)

上記のコードでは、売上データと顧客データを結合しています。そして、重複したcustomer_id列を削除しています。

注意点とトラブルシューティング

merge関数で重複した列を削除する場合、以下の注意点に気をつける必要があります。

結合時にキー列が重複している場合

merge関数で結合時にキー列が重複している場合、結合後に行数が増えてしまう可能性があります。この場合、duplicated関数を使用して重複行を削除することができます。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'B'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})
# merge関数でデータフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)
# 重複行の削除
merged_df = merged_df.drop_duplicates(subset='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、df2に重複したキー列があるため、結合後に重複行が存在します。そのため、drop_duplicates関数を使用して重複行を削除しています。

列名に空白が含まれている場合

列名に空白が含まれている場合、重複した列を削除することができません。そのため、列名に空白が含まれている場合は、rename関数を使用して空白を除去する必要があります。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value 1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value 2': [5, 6, 7, 8],
                    'extra value': ['x', 'y', 'z', 'w']})
# 列名に空白を含む列を削除できない
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
merged_df = merged_df.drop('value 1', axis=1)
print(merged_df)
# 列名に空白が含まれる場合はrename関数を使用して除去する
df2 = df2.rename(columns={'value 2': 'value_2', 'extra value': 'extra_value'})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

上記のコードでは、df1とdf2にそれぞれ空白を含む列名があるため、merge関数で重複した列を削除できません。そのため、rename関数を使用して空白を除去しています。

まとめ

本記事では、pandasのmerge関数で重複した列を削除する方法について紹介しました。重複した列が存在する場合、データ分析の際に問題が発生する可能性があるため、重複した列を削除することが重要です。重複した列を削除する方法について、merge関数でsuffixesオプションを指定する方法、rename関数を使用する方法、重複した列を削除する方法を紹介しました。

また、重複した列を削除する際に注意するべき点として、結合時にキー列が重複している場合には重複行を削除する必要があること、列名に空白が含まれている場合にはrename関数を使用して空白を除去する必要があることを紹介しました。

以上が、pandasのmerge関数で重複した列を削除する方法についての解説でした。