Python Pandas入門：&演算子で2つのDataFrameの共通列を簡単に取得する方法

はい、可能です。&（アンド）演算子を使用すると、2つのDataFrameに共通する列を簡単に見つけることができます。Pandasでは、.columns属性がIndexオブジェクトを返すため、これに対して&演算子を適用すると、集合の積（共通要素）が求められます。

まずは、サンプル用のDataFrameを2つ作成してみましょう。

# dataframe1 の作成
dataFrame1 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000]
})

print("Dataframe1...\n", dataFrame1)

# dataframe2 の作成
dataFrame2 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

print("Dataframe2...\n", dataFrame2)

ここで、&演算子を使って共通の列を取得します。わずか1行のコードで済みます。

res = dataFrame1.columns & dataFrame2.columns

完全なコード例

以下に、一連の処理をまとめたコード全体を示します。

import pandas as pd

# dataframe1 の作成
dataFrame1 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000]
})

print("Dataframe1...\n", dataFrame1)

# dataframe2 の作成
dataFrame2 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Units_Sold": [100, 110, 150, 80, 200, 90]
})

print("Dataframe2...\n", dataFrame2)

# & 演算子で共通の列を取得
res = dataFrame1.columns & dataFrame2.columns

print("\nCommon columns...\n", res)

実行結果

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  Cubic_Capacity
0       BMW            2000
1     Lexus            1800
2     Tesla            1500
3   Mustang            2500
4  Mercedes            2200
5    Jaguar            3000
Dataframe2...
         Car  Units_Sold
0       BMW         100
1     Lexus         110
2     Tesla         150
3   Mustang          80
4  Mercedes         200
5    Jaguar          90

Common columns...
Index(['Car'], dtype='object')

ポイント解説

この方法が機能する仕組みは以下の通りです。

• Indexオブジェクトの集合演算： DataFrame.columnsはIndexオブジェクトを返し、これには&（積集合）、|（和集合）、-（差集合）などの集合演算が用意されています。
• 戻り値： 結果は共通の列名を含む新しいIndexオブジェクトとして返されるため、そのままデータの抽出や結合処理に活用できます。
• 応用例： 取得した共通列を使えば、dataFrame1[res]のように両方のDataFrameから同じ列だけを抜き出し、比較やマージを行う際に便利です。

このように、&演算子を使えば複雑なループ処理を書くことなく、簡潔かつ効率的に2つのDataFrameの共通列を特定できます。