Pandas DataFrameを共通の列でマージする方法【merge()関数の使い方】

Pandasで2つのDataFrame（データフレーム）を共通の列をキーに結合（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。

まず、pandasライブラリをエイリアス付きでインポートしましょう。

import pandas as pd

次に、1つ目のDataFrameを作成します。

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', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
    }
)

ここで、共通の列である「Car」をキーにして、2つのDataFrameをマージします。

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

なお、デフォルトでは内部結合（inner join）が行われるため、両方のDataFrameに存在しない値（この例では「Bentley」と「Mercedes」）は結果から除外される点に注意してください。

完全なコード例

以下が全体のコードです。

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', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
    }
)

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

# 共通の列 Car をキーにDataFrameをマージ
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on='Car')
print("\n共通の列でマージした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       Audi        5000
3    Mustang        8000
4   Mercedes        9000
5     Jaguar        6000

共通の列でマージしたDataFrame ...
        Car   Units   Reg_Price
0       BMW     100        7000
1      Lexus     150        1500
2       Audi     110        5000
3    Mustang      80        8000
4     Jaguar      90        6000