インデックスに基づいてデータフレームをマージするにはどうすればよいですか?

インデックスによるデータフレームのマージ

はじめに

データフレームのマージは、データ分析における一般的なタスクです複数のソースからの情報を組み合わせる。通常、マージは列を一致基準として使用して実行されます。ただし、インデックスに基づいてデータフレームを結合する必要がある場合があります。この記事では、その方法についてのガイダンスを提供します。

結合メソッドを使用したインデックスによるデータフレームの結合

インデックスによってデータフレームを結合するには、次の結合メソッドを使用できます。

• merge: デフォルトで内部結合を実行します。

<code class="python">pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>

• join: 左結合を実行します。デフォルトで。

<code class="python">df1.join(df2)</code>

• concat: デフォルトで外部結合を実行します。

<code class="python">pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

例

次のデータフレームを考えます:

<code class="python">df1 = pd.DataFrame({'a':range(6), 'b':[5,3,6,9,2,4]}, index=list('abcdef'))
df2 = pd.DataFrame({'c':range(4), 'd':[10,20,30, 40]}, index=list('abhi'))</code>

デフォルトの内部結合:

<code class="python">df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>

出力:

   a  b  c   d
a  0  5  0  10
b  1  3  1  20

デフォルトの左結合:

<code class="python">df4 = df1.join(df2)</code>

出力:

   a  b    c     d
a  0  5  0.0  10.0
b  1  3  1.0  20.0
c  2  6  NaN   NaN
d  3  9  NaN   NaN
e  4  2  NaN   NaN
f  5  4  NaN   NaN

デフォルトの外部結合:

<code class="python">df5 = pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

出力:

     a    b    c     d
a  0.0  5.0  0.0  10.0
b  1.0  3.0  1.0  20.0
c  2.0  6.0  NaN   NaN
d  3.0  9.0  NaN   NaN
e  4.0  2.0  NaN   NaN
f  5.0  4.0  NaN   NaN
h  NaN  NaN  2.0  30.0
i  NaN  NaN  3.0  40.0

以上がインデックスに基づいてデータフレームをマージするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。