同じ列名を含むPandasのデータフレームを結合する方法[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析やデータ処理の際に、異なるデータソースから得られたデータを結合する必要があります。PandasはPythonのデータ処理ライブラリであり、データフレームと呼ばれる表形式のデータを扱うための強力なツールです。この記事では、Pandasを使用して同じ列名を持つ複数のデータフレームを結合する方法について説明します。

Pandasデータフレームの基本的な概要と結合操作の重要性について

Pandasのデータフレームは、行と列から構成される2次元のデータ構造です。データフレームは、ExcelのスプレッドシートやSQLのテーブルと似たような形式でデータを扱うことができます。データフレームを操作することで、データのフィルタリング、集計、変換などの処理が簡単に行えます。

異なるデータソースから得られたデータを結合することは、データの統合や関連付けを行う上で非常に重要です。例えば、顧客情報が格納された1つのデータフレームと、購買履歴が格納された別のデータフレームを結合することで、顧客ごとの購買履歴を分析することができます。

同じ列名を持つデータフレームの結合方法について

同じ列名を持つ複数のデータフレームを結合する方法にはいくつかのアプローチがあります。ここでは、Pandasのmerge関数を使用した結合方法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のキー列を基準に結合します。以下の例を見てみましょう。

import pandas as pd
# 結合するデータフレームを作成
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 4],
'Age': [25, 30, 35]})
# データフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')
# 結果を表示
print(merged_df)

上記のコードでは、2つのデータフレーム(df1とdf2)をID列を基準に結合しています。merge関数の引数として、結合するデータフレームと結合キーとなる列名を指定しています。結果として得られるmerged_dfは、ID列を共有する行のみが結合されたデータフレームです。

Pandasのmerge関数を使用したデータフレームの結合方法の詳解

merge関数には様々なオプションがあり、結合の方法や結合キーの指定方法をカスタマイズすることができます。以下にいくつかの重要なオプションを説明します。

on: 結合キーとなる列名を指定します。複数の列を指定する場合はリスト形式で指定することも可能です。
how: 結合方法を指定します。デフォルトでは’inner’となっており、結合キーが共有される行のみが結合されます。他の結合方法としては、’outer’（結合キーが存在する行を全て結合）、’left’（左側のデータフレームの全ての行を結合）、’right’（右側のデータフレームの全ての行を結合）などがあります。
suffixes: 結合時に列名が重複する場合に、列名の衝突を避けるための接尾辞を指定します。デフォルトでは’_x’と’_y’が接尾辞として使用されます。

詳細な使い方や他のオプションについては、Pandasの公式ドキュメントを参照してください。

異なる列名を持つデータフレームの結合方法と列名の変更方法について

異なる列名を持つ複数のデータフレームを結合する場合は、merge関数の引数に結合キーとなる列名をそれぞれ指定します。以下の例を見てみましょう。

import pandas as pd
# 結合するデータフレームを作成
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'StudentID': [2, 3, 4],
'Age': [25, 30, 35]})
# データフレームを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='ID', right_on='StudentID')
# 列名の変更
merged_df = merged_df.rename(columns={'ID': 'StudentID'})
# 結果を表示
print(merged_df)

上記のコードでは、df1とdf2を異なる列名（IDとStudentID）を持つデータフレームとして定義しています。merge関数の引数として、left_onとright_onを使用して結合キーを指定しています。また、列名の変更にはrename関数を使用しています。

concat関数を使用したデータフレームの結合方法についての詳解

merge関数以外にも、concat関数を使用してデータフレームを結合することもできます。concat関数は、複数のデータフレームを縦方向または横方向に結合するための関数です。以下の例を見てみましょう。

import pandas as pd
# 結合するデータフレームを作成
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [4, 5, 6],
                    'Name': ['Dave', 'Eve', 'Frank']})
# データフレームを縦方向に結合
concatenated_df = pd.concat([df1, df2])
# データフレームを横方向に結合
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 結果を表示
print(concatenated_df)

上記のコードでは、concat関数を使用してdf1とdf2を結合しています。デフォルトでは縦方向（axis=0）に結合されますが、axisパラメータを指定することで横方向（axis=1）に結合することもできます。

まとめ

本記事では、Pandasを使用して同じ列名を持つデータフレームを結合する方法について説明しました。データフレームの結合は、異なるデータソースからのデータの統合や関連付けを行う上で非常に重要な操作です。Pandasのmerge関数やconcat関数を適切に活用することで、柔軟かつ効率的なデータフレームの結合が可能となります。

この記事を通じて、Pandasを使用したデータフレームの結合操作について理解を深めることができれば幸いです。