さまざまな種類の Pandas DataFrames 結合を実行するにはどうすればよいですか?

Pandas のマージ 101: 基本

DataFrame の結合

Pandas での DataFrame のマージには、共通キー列に基づいて 2 つ以上の DataFrame を結合することが含まれます。結合には次のようないくつかのタイプがあります。

• INNER JOIN: 両方の DataFrame でキーが一致する行のみを返します。

  • df1 .merge(df2, on='キー', how='inner')

• LEFT JOIN: 左側の DataFrame のすべての行と、右側の DataFrame の一致する行を含みます。右側の欠損値は NaN で埋められます。

  • df1.merge(df2, on='key', how='left')

• RIGHT JOIN: 右側の DataFrame のすべての行と、左側の一致する行を含みます。データフレーム。左からの欠損値は NaN で埋められます。

  • df1.merge(df2, on='key', how='right')

• FULL OUTER JOIN: 両方の DataFrame のすべての行を含み、欠損値を次で埋めます。 NaNs.

  • df1.merge(df2, on='key', how='outer')

異なるキー列名

キー列の名前が異なる場合は、left_on と right_on を使用します。引数:

• df1.merge(df2, left_on='key1', right_on='key2', how='inner')

出力での重複キー列の回避

異なるキー列をマージする場合、予備としてインデックスを設定しますステップ:

• df1.set_index('key1').merge(df2, left_index=True, right_on='key2')

複数の列のマージ

リストを on (または left_on とright_on):

• df1.merge(df2, on=['key1', 'key2'], how='inner')

複数の DataFrame への一般化

複数の DataFrame をマージするには、近似結合には pd.merge_asof を使用し、結合には pd.merge_owned を使用します。順序付けられた結合。

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