Python Pandas – DataFrameを1対1（one-to-one）の関係でマージする方法

Pandas DataFrameを1対1の関係でマージする

PandasのDataFrameをマージするには、merge()関数を使用します。1対1（one-to-one）の関係は、merge()関数のvalidateパラメータに次のように指定することで実現できます。

validate = "one_to_one"
# または
validate = "1:1"

validateパラメータに1対1を指定すると、マージキーが左右両方のデータセットで一意であるかどうかが検証されます。もし重複したキーが見つかった場合は、MergeErrorが発生してマージ処理が中断されるため、データの整合性を事前にチェックできるのが大きなメリットです。

まずは、1つ目のDataFrameを作成しましょう。

dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
    }
)

続いて、2つ目のDataFrameを作成します。

dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
    }
)

サンプルコード

以下に完全なコードを示します。

#
# 1対1の関係でPandas DataFrameをマージする
#

import pandas as pd

# DataFrame1を作成
dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
    }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# DataFrame2を作成
dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
    }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# validateパラメータに"one_to_one"を指定してマージ
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate="one_to_one")
print("\n1対1の関係でマージされたDataFrame...\n", mergedRes)

出力結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame1 ...
        Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3  Mustang      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90

DataFrame2 ...
         Car  Reg_Price
0      BMW       7000
1    Lexus       1500
2    Tesla       5000
3  Mustang       8000
4 Mercedes       9000
5   Jaguar       6000

1対1の関係でマージされたDataFrame...
        Car  Units  Reg_Price
0      BMW    100       7000
1    Lexus    150       1500
2  Mustang     80       8000
3   Jaguar     90       6000

解説のポイント

この例では、両方のDataFrameに共通するキー列「Car」を基準にマージが行われています。デフォルトでは内部結合（inner join）となるため、両方のDataFrameに存在するBMW・Lexus・Mustang・Jaguarの4行だけが出力されています。一方、片方にしか存在しないAudi・Bentley・Tesla・Mercedesは結果から除外されます。

なお、validate="one_to_one"を指定しているため、仮にどちらかのDataFrameの「Car」列に重複した値が含まれていた場合、マージは実行されずエラーとなります。これにより、意図しないデータの増殖を防ぎ、安全に結合処理を行うことができます。