Pandas Merge を使用してさまざまな種類の結合を実行するにはどうすればよいですか?

Pandas マージ 101

マージの基本 - 結合の基本タイプ

Pandas のマージ機能は、さまざまなタイプの結合を提供します。

INNER JOIN

• 下の図で表されます:
  [INNER JOIN グラフィックのイメージ]

• 実行するには left.merge(right, on='key') を使用します。インナーJOIN.

  • 例:

    left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
    right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
    
    left.merge(right, on='key')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   B  0.400157  1.867558
    # 1   D  2.240893 -0.977278

LEFT OUTER JOIN

• で表される以下の図による:
  [左の画像OUTER JOIN グラフィック]

• LEFT OUTER を実行するには left.merge(right, on='key', how='left') を使用します。 JOIN.

  • 例:

    left.merge(right, on='key', how='left')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   A  1.764052       NaN
    # 1   B  0.400157  1.867558
    # 2   C  0.978738       NaN
    # 3   D  2.240893 -0.977278

RIGHT OUTER JOIN

• で表される以下の図による:
  [権利の画像] OUTER JOIN グラフィック]

• left.merge(right, on='key', how='right') を使用して RIGHT OUTER を実行しますJOIN.

  • 例:

    left.merge(right, on='key', how='right')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   B  0.400157  1.867558
    # 1   D  2.240893 -0.977278
    # 2   E       NaN  0.950088
    # 3   F       NaN -0.151357

FULL OUTER JOIN

• で表される以下の図による:
  [フルのイメージOUTER JOIN グラフィック]

• FULL OUTER を実行するには left.merge(right, on='key', how='outer') を使用しますJOIN.

  • 例:

    left.merge(right, on='key', how='outer')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   A  1.764052       NaN
    # 1   B  0.400157  1.867558
    # 2   C  0.978738       NaN
    # 3   D  2.240893 -0.977278
    # 4   E       NaN  0.950088
    # 5   F       NaN -0.151357

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