【Pandas】共通の列をキーにデータフレームをマージし、一致しない値はNaNにする方法

2つのPandasデータフレームを共通の列（キー）で結合（マージ）するには、merge()関数を使用し、onパラメータに共通の列名を指定します。さらに、一致しない値に対してNaNを設定したい場合は、howパラメータに'left'（左結合）または'right'（右結合）を指定します。

merge()関数のポイント

• on：結合のキーとなる共通の列名を指定します。
• how：結合方法を指定します。'left'は左側のデータフレームの行をすべて残し、'right'は右側の行をすべて残します。相手側に一致する値がない場合はNaNで埋められます。

なお、デフォルトの'inner'（内部結合）では一致しない行が削除されるため、NaNを残したい場合は'left'・'right'、あるいは両方の行を保持する'outer'を指定します。

準備：Pandasのインポート

まず、pandasライブラリをエイリアス付きでインポートします。

import pandas as pd

DataFrame1の作成

車種（Car）と販売台数（Units）を含むデータフレームを作成します。

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

DataFrame2の作成

車種（Car）と登録価格（Reg_Price）を含むデータフレームを作成します。

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

共通の列「Car」でマージする

how='left'を指定してマージすると、左側のデータフレーム（DataFrame1）のすべての行が保持されます。このとき、右側のデータフレーム（DataFrame2）に存在しない車種（AudiとBentley）のReg_Priceには自動的にNaNが設定されます。

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on='Car', how='left')

完全なコード例

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 ...')
print(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 ...')
print(dataFrame2)

# 共通の列Carでマージ（how='left'により、一致しない値はNaNになる）
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on='Car', how='left')
print('\n共通の列でマージしたデータフレーム ...')
print(mergedRes)

実行結果

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

共通の列でマージしたデータフレーム ...
      Car  Units  Reg_Price
0     BMW    100     7000.0
1   Lexus    150     1500.0
2    Audi    110        NaN
3 Mustang     80     8000.0
4 Bentley    110        NaN
5  Jaguar     90     6000.0

まとめ

pd.merge()のonパラメータで共通の列を指定し、howパラメータに'left'または'right'を設定することで、片側のデータフレームの行をすべて保持しながら結合できます。一致しない値はNaNとして残るため、後続の処理でdropna()やfillna()などを使って柔軟に対応できます。