はじめに
pandasのDataFrameはデータ分析において非常に便利なツールですが、複数のDataFrameを扱う場合には結合が必要になることがあります。本記事ではpandasのmerge()関数を使ってDataFrameを横方向に結合する方法について解説します。共通のキーを使った結合や異なるタイプの結合方法（inner、outer、left、right）について学んでいきましょう。
解説
複数のDataFrameの結合(merge)
pandasには複数のDataFrameを横方向に結合するための方法として.merge()があります。本稿では、merge()の使い方について詳しく説明します。
データの生成
共通の列名(sample)を持つDataFrame、df_1とdf_2を辞書データから作成します。両DataFrameではsample列の値の順序が異なることに注意してください。
.merge()による結合
merge(df_1, df_2)を使用すると、df_1とdf_2を共通キーで結合したDataFrameが得られます。
同様に、merge(df_2, df_1)とすることで、df_2にdf_1の’score’列が結合されたDataFrameを得ることができます。
形状の異なるDataFrameの結合
マージされたデータフレームは形状が異なりますが、dateとweatherが関連付けられているため、各dateに対応する適切なweather値が代入されます。
left_on, right_onの使い方
df_6は、df_2のカラム名を「sample」から「data_label」に変更したDataFrameです。これらを列名を保持したまま結合するには、left_onにdf_1のカラム名、right_onにdf_6のカラム名を指定することで、効果的にmergeすることができます。
結合のキーとしてインデックスを用いる
インデックスを結合のキーとして使用することができます。
.set_index(‘sample’)メソッドを使うと、’sample’列をインデックスとしたDataFrameを作成できます。インデックスをキーとして結合する場合は、left_index=Trueとright_index=Trueのパラメータを指定するだけです。
join()による結合
インデックスを結合キーとして使用することは、join()メソッドでも可能です。
まとめ
本記事では、pandasのmerge()関数を使ってDataFrameを横方向に結合する方法を解説しました。キー列を指定した結合、異なる結合方法（inner、outer、left、right）の違いと使い分け、suffixesパラメータによる列名の衝突回避などについて説明しました。DataFrameの結合は複数のデータソースを組み合わせて分析する際に非常に重要な技術です。実際のデータ分析シナリオに応じて適切な結合方法を選択することで、効率的なデータ処理が可能になります。
参考
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