Python Pandas入門：データ型が異なる2つのIndexオブジェクトの和集合を作成する方法

データ型（dtype）が異なる2つのIndexオブジェクトの和集合を求めるには、Pandasのindex1.union(index2)メソッドを使用します。このメソッドは、両方のインデックスに含まれるすべての要素を重複なくまとめた、新しいインデックスオブジェクトを返します。数値型と文字列型のようにデータ型が混在している場合でも問題なく動作し、結果は汎用的なobject型のインデックスになります。

必要なライブラリのインポート

まず、pandasをインポートします。

import pandas as pd

2つのIndexオブジェクトの作成

整数値を持つインデックスと文字列を持つインデックスの2つを作成します。

index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50])
index2 = pd.Index(['p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'])

インデックスの内容を確認

作成した2つのインデックスを表示して内容を確認しましょう。

print("Pandas Index1...\n", index1)
print("Pandas Index2...\n", index2)

和集合の計算

union()メソッドを使って、データ型の異なる2つのインデックスの和集合を求めます。

res = index1.union(index2)

完全なサンプルコード

以下に、ここまでの手順をまとめた実行可能なコード全体を示します。

import pandas as pd

# 整数型のインデックスを作成
index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50])

# 文字列型のインデックスを作成
index2 = pd.Index(['p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'])

# インデックスの内容を表示
print("Pandas Index1...\n", index1)
print("Pandas Index2...\n", index2)

# 各インデックスの要素数を取得
print("\nNumber of elements in index1...\n", index1.size)
print("\nNumber of elements in index2...\n", index2.size)

# データ型が異なるインデックス同士の和集合を計算
res = index1.union(index2)

# 和集合の結果を表示
print("\nThe index1 and index2 Union...\n", res)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Pandas Index1...
Int64Index([10, 20, 30, 40, 50], dtype='int64')
Pandas Index2...
Index(['p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'], dtype='object')

Number of elements in index1...
5

Number of elements in index2...
6

The index1 and index2 Union...
Index([10, 20, 30, 40, 50, 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'], dtype='object')

結果のポイント

出力から分かるように、int64型で5個の要素を持つindex1と、object型で6個の要素を持つindex2の和集合は、合計11個の要素を持つobject型のインデックスとして返されます。数値と文字列が混在する場合、Pandasは自動的に共通のデータ型である「object」型へ変換して処理を行います。また、union()メソッドは重複する要素を自動的に除外するため、両方のインデックスに共通する要素が存在しても、その要素は結果の中に1回だけ現れます。