はじめに
pandas ライブラリでは、複数のDataFrameを結合するための強力なメソッドが提供されています。特に .merge() メソッドは、SQLのJOINに似た操作を行うことができ、データ分析において非常に重要な機能です。このブログ記事では、DataFrameの結合における内部結合（inner join）と外部結合（outer join）の違いや使い方について解説します。また、同名カラムの処理方法についても説明します。
解説
モジュールのインポート
データの生成
df1には’name’と’number’、df2には’name’と’counts’をカラム名としてもつDataFrameを作成しました。
merge()による結合
merge(df_1, df_2)を使用すると、df_1とdf_2の ‘number’ と ‘counts’ カラムが結合したDataFrameが得られます。how パラメータのデフォルト値は ‘inner’ であるため、明示的に指定しなければ内部結合が行われます。内部結合とは、両方のデータフレームに共通するデータのみが結果に含まれる結合方法です。
merge(how=’outer’)による結合
how=’outer’を指定すると、カラム名の和集合で結合が行われます。これにより、df1とdf2の両方のデータが保持され、一方にしか存在しないデータ部分はNaN値で埋められます。
merge(how=’right’)、merge(how=’left’)による結合
right結合では右のデータフレームの構造が維持され、left結合では左のデータフレームの構造が維持された状態でDataFrameが結合されます。
列名が重複する場合
df1とdf3ではnumberというカラム名が重複しています。on=”name”でこれらを結合すると、各列名の後ろに_xと_yが付いた状態で結合されます。
“on=”name”を指定しないと、空のDataFrameが返ってきます。
suffixes=[“_a”, “_b”]を指定することで、同名カラムに追加される接尾語をカスタマイズできます。
まとめ
pandas の .merge() メソッドを使用することで、複数のDataFrameを効率的に結合できます。内部結合（inner）では共通する値のみが保持され、外部結合（outer、left、right）では非共通部分も含めた結合が可能です。同名カラムがある場合は、suffixesパラメータを使って区別することができます。これらの結合方法を適切に使い分けることで、より効率的なデータ処理が可能になります。
参考
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