図解！Pandas DataFrameのmergeによる結合(JOIN)

データを分析する上では、通常は１つのDataFrameだけではなく、複数のDataFrameを組み合わせて、データを確認・分析していく必要があります。その際に必要となるのが、結合の処理です。

DataFrameの結合方法を、データベースにおけるSQLでのテーブルの結合方法に例えると、結合には行単位の連結であるUNION(ユニオン)と、列単位の連結であるJOIN(ジョイン)の２種類があり、それぞれ次のようなものになります。

行単位の連結(UNION)：同じ列をもつDataFrameを縦(行を増やす)方向に連結する。
列単位の連結(JOIN)：結合するキーとなる列を元に、DataFrameを横(列を増やす)方向に連結する。

この記事では、DataFrameの結合方法の１つである列単位の結合(JOIN)について学んでいきましょう。Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して様々な結合(JOIN)を実現することができます。

行単位の連結(UNION)の詳しい説明は、「図解！Pandas DataFrameの結合(UNION)」を参照ください。

またPandasのもう１つのデータ構造であるSeriesの結合方法については、「Pandas Seriesを徹底解説！」を参照ください。

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DataFrameにおけるJOIN(内部結合、外部結合)とは

JOINとは、２つのDataFrameを結合するキー(結合キー)となる列を元に、DataFrameを繋ぎ合わせる方法です。結合キー以外の列については、2つのDataFrameで異なっていても問題ありません。

JOINには大きく分けて内部結合と外部結合の２つの種類があり、外部結合はさらに３つに分けることができます。

内部結合(INNER JOIN）
外部結合(OUTER JOIN）

左外部結合(LEFT OUTER JOIN)
右外部結合(RIGHT OUTER JOIN)
完全外部結合(FULL OUTER JOIN)

それぞれの結合方法については、後の章で１つずつ詳しく確認していきます。

mergeの使い方(引数howによる結合方法・onによる結合キー(単一・複数)の指定方法)

Pandasにおいて、DataFrameのJOIN(内部結合・外部結合)にはmerge()を使います。２つのDataFrameをそれぞれ、df1、df2とすると、以下のように記述します。

pd.merge(df1, df2, how = inner/left/right/outer, on = ”結合キー”)

引数howでは、結合の方法を指定します。結合方法とhowでの指定方法は次のとおりです。

結合方法	howの指定
内部結合(INNER JOIN)	inner
左外部結合(LEFT OUTER JOIN)	left
右外部結合(RIGHT OUTER JOIN)	right
完全外部結合(FULL OUTER JOIN)	outer

引数onでは、結合するキーを指定します。結合キーが１つの場合、on = “結合キー” と指定し、２つ以上の場合、on = [“結合キー1”, “結合キー2”, …] というようにリストで指定します。

リストの詳しい説明は、「リスト(List)/配列の使い方」を参照ください。

DataFrameにおける内部結合(INNER JOIN)とは

内部結合とは、２つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。

例えば、次のような２つのDataFrame、売上情報ヘッダ(df_sales_header)と顧客マスタ(df_customer)にそれぞれ顧客ID(Customer_ID)がある場合、顧客ID(Customer_ID)を元に２つのDataFrameを結合させる時に使います。

結合させることで、売上情報ヘッダ(df_sales_header)に顧客マスタ(df_customer)の顧客名(Customer_Name)を追加することができます。

内部結合(INNER JOIN)における各DataFrameの項目の流れを、もう少し詳しく見ていきましょう。

df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで内部結合させる場合、Customer_IDが２つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されます。

結合後のDataFrameにはそれぞれ元のDataFrameの項目が持ち込まれます。つまりdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの値が新しいDataFrameに追加されます。

mergeでの内部結合(INNER JOIN)

それでは、先ほど出てきました下記の例を元に、実際にコーディングしながらmergeを用いてDataFrameを内部結合(INNER JOIN)する方法を確認していきます。

まずは、df_sales_header、df_customerのデータを作成します。

最初に、売上情報ヘッダが格納されているCSVファイル「T_Sales_Header2」からデータを読み込みdf_sales_headerに格納します。（※CSVファイルは上のリンクから取得してください。）

import pandas as pd

df_sales_header = pd.read_csv("T_Sales_Header2.csv")

df_sales_header

またCSVファイルの読み込みに関する詳しい説明は、「Pandas Excel、CSVファイルの読み込み、書き込み(出力)」を参照ください。

次に顧客マスタが格納されているCSVファイル「M_Customer2」からデータを読み込みdf_customerに格納します。（※CSVファイルは上のリンクから取得してください。）その際に日本語の名称が文字化けしないようにread_csvの引数encodingに"SHIFT-JIS"を渡します。

df_customer = pd.read_csv("M_Customer2.csv",

encoding = "SHIFT-JIS")

df_customer

こうして作成した２つのDataFrame df_sales_header、df_customerを内部結合していきます。merge()の引数として、２つのDataFrame、howには"inner"(内部結合)、onには結合キーとなる"Customer_ID"を渡します。

1 2	pd.merge(df_sales_header, df_customer, how="inner", on = "Customer_ID")

想定された結果どおり、Customer_IDが２つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されました。

またdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの列の値が、新しいDataFrameに追加されています。

DataFrameにおける外部結合(OUTER JOIN)とは

外部結合とは、２つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、基準となるDataFrameは全ての行を出力し、もう一方のDataFrameについては、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。

基準となるDataFrameは全ての行を出力するという点が内部結合との違いになります。

外部結合は、その基準となるDataFrameの違いにより、以下の３つに分けられます。

左外部結合(LEFT OUTER JOIN)：基準となるDataFrameが左側のDataFrameになります。つまり、左側のDataFrameは全ての行が出力され、右側のDataFrameは結合キーの値が両方のDataFrameで一致する行のみが抽出されます。

右外部結合(RIGHT OUTER JOIN)：基準となるDataFrameが右側のDataFrameになり、右側のDataFrameは全ての行が出力され、左側のDataFrameは結合キーの値が両方のDataFrameで一致する行のみが抽出されます。

完全外部結合(FULL OUTER JOIN)：基準となるDataFrameが両方のDataFrameになり、結合キーの値が一致する／一致しないにかかわらず、両方のDataFrameの全ての行が出力されます。

先ほどと同様、２つのDataFrame、df_sales_headerとdf_customerの例で違いを確認していきましょう。

1. 左外部結合(LEFT OUTER JOIN)

黄色で囲った所が前回の内部結合との違いになります。

df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで左外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、左側のdf_sales_headerの行は全て出力されます。

ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03の行も表示されています。

df_customerにはCustomer_IDがC03の行は存在していないので、結合後のCustomer_Nameは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。

2. 右外部結合(RIGHT OUTER JOIN)

こちらも黄色で囲った所が内部結合との違いになります。df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで右外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、右側のdf_customerの行は全て出力されます。

ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC02、C05の行も表示されています。

df_sales_headerにはCustomer_IDがC02、C05の行は存在していないので、結合後のCustomer_No、Sales_Dateは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。

3. 完全外部結合(FULL OUTER JOIN)

同様に黄色で囲った所が内部結合との違いになります。

df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで完全外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、両方のDataFrameの行は全て出力されます。

ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03、C02、C05の行も表示されています。

結合キーがそれぞれのDataFrameに存在しない行の項目の値は、欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。