Pythonで複数のデータフレームを効率的に結合する方法

この記事では、Pythonのpandasライブラリを用いて複数のデータフレームを結合する方法について詳しく解説します。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。

はじめに

データ解析や機械学習のプロジェクトにおいて、データフレームの結合は頻繁に行われる操作です。Pythonのpandasライブラリにはこのための多数の機能が備わっていますが、その中でも`merge`、`concat`、`join`などの主要なメソッドに焦点を当てて解説します。

基本的な結合方法

最も基本的なデータフレームの結合方法について説明します。

merge関数を用いた結合

`sCode`
import pandas as pd

# データフレームを作成
df1 = pd.DataFrame({
‘ID’: [1, 2, 3],
‘Name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’]
})

df2 = pd.DataFrame({
‘ID’: [3, 4, 5],
‘Score’: [90, 85, 88]
})

# df1とdf2を結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=’ID’, how=’inner’)

print(merged_df)