Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

3.8

 データセットの結合：

merge

と

join

147

きる操作の基礎的概念を形成します。あらゆるデータセットに対する複雑な操作の部品となるいく

つかの基本操作を提案していることが関係代数アプローチの強みです。データベースまたは他のプ

ログラムにおいてこの基本的な操作を効率的に実装すれば、かなり複雑な複合操作も幅広く実行で

きるようになります。

pandas

は

pd.merge()

関数と、

DataFrame

の

join()

メソッドで、

Series

および

DataFrame

に対す

る基本的な部品を実装しています。この後で学ぶように、これらは異なるソースからのデータを効

率的に関係付けます。

3.8.2

 結合の種類

pd.merge()

関数は、1 対1、多対 1および多対多形式の結合を実装します。

3

つの形式の結合はす

べて、

pd.merge()

インターフェースを介して実行します。結合の形式は入力データの形式に依存

します。ここで

は、

3

つの形式の簡単な例を示し、さらに詳細なオプションについて説明します。

3.8.2.1

 

1

対

1

結合

おそらく、最も単純な結合は、

1

対

1

結合です。これは、「3.7 データセットの連結：concat と

append」で紹介した列方向の結合と非常によく似ています。具体的な例として、従業員に関する

情報を含む、次の

2

つの

DataFrame

を考えてみましょう。

In[1]: import pandas as pd

import numpy as np

In[2]:

df1 = pd.DataFrame({'employee': ...