【Python】共通の列の値に基づいて2つのデータフレームをマージする方法

ここでは、次のような2つのデータフレームが存在すると仮定して説明します。

first dataframe is
 id country
0 1 India
1 2 UK
2 3 US
3 4 China

second dataframe is

 id City
0 1 Chennai
1 11 Cambridge
2 22 Chicago
3 4 Chengdu

共通の列「id」に基づいてマージを実行すると、結果は以下のようになります。

Merging data based on same column - id
 id country City
0 1 India Chennai
1 4 China Chengdu

解決策

この問題を解決するには、以下の手順に従います。

• 2つのデータフレームを定義する

• 共通の列「id」をキーとして、2つのデータフレームをマージする。具体的なコードは以下の通りです。

pd.merge(first_df, second_df, how='inner', on='id')

なお、how='inner' を指定すると内部結合（インナージョイン）となり、両方のデータフレームに存在する一致する行のみが出力されます。一致しない行は結果から除外されます。

実装例

より理解を深めるために、以下の実装例を見てみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np
first_df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4], 'country':['India','UK','US','China']
                        })
print("first dataframe is\n", first_df)
second_df = pd.DataFrame({'id':[1,11,22,4], 'City' : ['Chennai','Cambridge','Chicago','Chengdu']
                        })
print("second dataframe is\n", second_df)
print("Merging data based on same column - id")
print(pd.merge(first_df, second_df, how='inner', on='id'))

出力結果

first dataframe is
 id country
0 1 India
1 2 UK
2 3 US
3 4 China

second dataframe is
  id City
0 1 Chennai
1 11 Cambridge
2 22 Chicago
3 4 Chengdu

Merging data based on same column - id
 id country City
0 1 India Chennai
1 4 China Chengdu

このように、pd.merge() 関数を使えば、共通の列をキーとして簡単に2つのデータフレームを結合できます。id「1」と「4」は両方のデータフレームに存在するため、対応する国と都市の情報が組み合わされて出力されています。