Pandas DataFrameで共通の要素（行）を見つける方法をわかりやすく解説

Pandas DataFrame内の共通の要素を見つけたい場合は、merge()メソッドを使い、キーとなる列のリストを指定するのが基本です。この記事では、2つのDataFrameから共通する行を抽出する手順を、実際のコード例と実行結果とともにわかりやすく解説します。

共通の要素を見つける手順

• サイズ変更が可能で、異なるデータ型も格納できる2次元の表形式データ df1 を作成します。

• 入力DataFrame df1 の内容を出力して確認します。

• 同様にもう1つの2次元の表形式データ df2 を作成します。

• 入力DataFrame df2 の内容を出力して確認します。

• merge()メソッドを使って、両方のDataFrameに共通する要素を見つけます。

• 共通行だけを含むDataFrameを出力します。

コード例

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(
   {
      "x": [5, 2, 7, 0],
      "y": [4, 7, 5, 1],
      "z": [9, 3, 5, 1]
   }
)
df2 = pd.DataFrame(
   {
      "x": [5, 2, 7, 0, 11, 12],
      "y": [4, 7, 5, 1, 19, 20],
      "z": [9, 3, 5, 1, 29, 30]
   }
)
print("Input DataFrame 1 is:\n", df1)
print("Input DataFrame 2 is:\n", df2)
common = df1.merge(df2, on=['x', 'y', 'z'])
print("Common of DataFrame 1 and 2 is: \n", common)

実行結果

Input DataFrame 1 is:
    x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1

Input DataFrame 2 is:
    x   y   z
0   5   4   9
1   2   7   3
2   7   5   5
3   0   1   1
4  11  19  29
5  12  20  30
Common of DataFrame 1 and 2 is:
    x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1

merge()メソッドのポイント

merge()メソッドは、デフォルトでは内部結合（inner join）として動作します。そのため、on引数で指定した列（この例では x、y、z のすべて）の値が、両方のDataFrameに一致して存在する行だけが結果に残ります。

上記の例では、df2にはdf1の全行が含まれており、さらに追加の行（11, 12行目）もあります。mergeの結果、両方に共通する4行のみが抽出されていることが確認できます。

なお、結合キーが1列だけの場合は df1.merge(df2, on='x') のように指定でき、複数列の場合はリストで渡す点がポイントです。また、共通する行の件数だけを知りたい場合は、len(common)で簡単に取得できます。