pandas csv 結合 8

以降で説明する引数はpd.merge()関数でもmerge()メソッドでも共通。. ▶︎ Python、R、機械学習、統計学が好きです Pandas でデータフレームの結合 (マージ, JOIN) Pandas で CSV ファイルやテキストファイルを読み込む; Pandas のデータフレームを CSV ファイルやテキストファイルに出力する ; scikit-learn で機械学習. pandasでDataFrameのデータを結合する方法について解説します。具体的には結合の種類の理解や、縦方向の結合方法を、appendやconcatメソッド、横方向の結合方法を内部・左外部・右外部・完全外部に分類してmergeやjoinメソッドを使用して解説します。 scikit-learn でトレーニングデータとテストデータを作成する; scikit-learn で線形回帰 (単回帰分析・重回 … MENU. Pandas でデータフレームの結合 (マージ, JOIN) Pandas で CSV ファイルやテキストファイルを読み込む ; Pandas のデータフレームを CSV ファイルやテキストファイルに出力する; scikit-learn で機械学習. ▶︎ 大学院で疫学・因果推論を勉強中です 無料あり:機械学習エンジニアの僕がおすすめするAI(機械学習)特化型プログラミングスクール3社, TEDで医療英会話を学習【What is HPV and How can you protect yourself from it?】, 結合するキー値を元に、お互い一致するデータ(右図の場合だと2, 3列)を残します。, データを縦方向に結合する方法の理解(append,  concatメソッドを利用), データを横方向に結合する方法の種類の理解(内部結合、左外部からの結合、右外部からの結合、完全外部からの結合), データを横方向に結合する際に利用するメソッド(merge, joinメソッド)の理解. キーとする列を指定: 引数on, left_on, right_on. ▶︎ 都内研究所で人工知能の研究 CSV同士で RDBのような結合をしたいCSVでRDBのテーブル結合のようなことをしたい!ということで今回の記事を書きました。何か複数のレポートデータを結合したい時とかに便利なのではないでしょうか?インストール$ pip install p

産婦人科医で人工知能の研究をしているTommy(Twitter:@obgyntommy)です。, 本記事ではPythonのライブラリの1つである pandas でDataFrameを結合する方法について学習していきます。, pandasの使い方については、以下の記事に基本から応用までを網羅してまとめていますので参考にしてください。, 本記事の目標はpandasのDataFrameを結合する方法を完全にマスターする事です。, その際に、複数の分かれているデータは、処理がしづらいので、1つにまとめる事が多々あります。, この様にpandasを用いてDaataFrameのデータを1つに結合する方法について理解していきましょう。, 本記事でpandasのDataFrameのデータを結合する方法を習得しつつ、自由自在にデータを扱えるようになりましょう。, PandasのData Frame の概要と作成方法・変換方法についての記事は、以下になりますので参考にして頂ければ知識がまとまるかと思います。, データの結合は縦、横方向があり、columns (列名)や index (行名)などをキー値として結合します。, よく、ベン図を用いて説明もされるので、結合イメージと一緒にベン図を表にしたものが下記になります。, pandas.DataFrame.append の公式メソッドは以下を参照して下さい。, 理解しやすいように、データ数の少ないデータを用意しましたので、それを使いましょう。, purchase3 は「購入者」ではなく、「顧客ID」でデータが保存されてています。, append は正確には DataFrame.append です。これは DataFrame のメソッドになります。, なので、purchase1 などのDataFrame型の後につけて、引数に、結合したDataFrameを渡します。, purchase1 と purchase2 のデータを使用して、列のラベルが同じ場合のデータの結合の仕方について確認してみましょう。, DataFrame の index が、上図の左端の様に 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3 となっているのを連番にする場合は、パラメータを ignore_index=True とします。, ignore_index を True にすることで、0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3 となっているのを、再度数値の連番で割り当て、0, 1, 2, 3, 4,.. としてくれます。, purchase1 と purchase3 を使用して列のラベルが1部異なる場合の結合の仕方について確認しましょう。, 列の過不足が DataFrame 間にあっても append() メソッドの使い方は同じです。, import pandas as pd で pandasをpdと定義しているので、pd の後につけて、pd.concat() と使います。, concat を使って、purchage1 と purchage2 の結合をしてみましょう。, 横方向の結合ではconcat()、merge()、join()メソッドを使います。, concat でも結合はできますが、結合するキーが複数 :1 や、相互に対応するキーがない 0:1 がある複雑な結合がではエラーが出ます。, join は 下記図のように、キーにしたい列を index にする必要があります。また、必要に応じて index から戻したりと、少しメンドウですよね。, index() にするしないを気にせずに結合でき、コード量少なくすむメリットがあるので、おすすめのメソッドです。, pandas.contact() メソッドの公式ドキュメントは以下になりますので、参考にして下さい。, pandas.DataFrame.merge() メソッドの公式ドキュメントは以下になりますので、参考にして下さい。, pandas.DataFrame.join() メソッドの公式ドキュメントは以下になりますので、参考にして下さい。, 商品の購入リスト(商品ID、個数など)、顧客リスト(購入者)、商品リスト(商品ID)があるイメージです。, join()メソッドはDataFrameの index をキーに結合するメソッドです。, これから、列を index にする方法やリセットする方法について解説していきます。, これをキーにして結合したいわけではないので、set_index() メソッドで、indexを変更します。, pandas.DataFrame.set_index() メソッドについての公式ドキュメントは以下になります。, 例えば、purchase  データの「商品ID」の列を  index とする場合は、下記コードを実行します。, indexを列データから、数値に戻す場合はreset_indexメソッドを使います。, pandas.DataFrame.reset_index() の公式メソッドは以下になります。, 内部結合は、二つのデータを指定されたキーで結びつける時、それぞれ存在するデータのみを残します。, purchase と product の「商品ID」をキーにして結合していきましょう。, 次のように結合をして、購入リストにも「商品名」、「価格」が含まれるデータを目指します。, merge() メソッドはDataFrameのメソッドなので、DataFrameの後ろにくっ付けて使います。, 下記のコードの様に、メソッドを実行するDataFrameを左のデータ、引数で渡すデータを右のデータとして扱います。, パラメータの suffixes は今回は使いませんが、 suffixes は結合するデータ同士に同じ列名があると、結合後同じ列が2つできてしまいます。, left_on 、right_on は今回のように同じ列名で結合する場合は、省略する事も可能です。, 初期値が inner なので、how も省略できますが、分かり易さのためにパラメータで指示しておくのが良いでしょう。, join() はDataFrameのメソッドなので、DataFrameの後ろにつけて使います。, パラメータの  lsuffix 、rsuffix は merge の suffixes と同じ役割です。今回は使いません。, 左外部結合は、二つのデータを指定されたキーで結びつける時、左のデータは全て残し、右の該当するデータのみを結合します。, 先ほど作った、new_purchase と customer の「購入者」「顧客名」をキーにして結合していきましょう。, 各メソッド同じ結果を作っているので、ここからはパラメータとコードを紹介していきます。, 結合列名がそれぞれ違うと、それぞれの列が残るため、「顧客名」列は drop() メソッドで削除します。, pandas.DataFrame.drop() の公式メソッドは以下になりますので、参考にして下さい。, 違う列名で結合した場合、reset_index したときに列名が「index」となってしまうので、rename()メソッドを使って、列名を変更します。, pandas.DataFrame.rename() についての公式メソッドについては以下の公式ドキュメントを参考にして下さい。, 右外部結合は、二つのデータを指定されたキーで結びつける時、右のデータは全て残し、左の該当するデータのみを結合します。, やっていることは、左外部結合が逆になっただけなので、同じことをデータ入れ替えて行います。, merge や join を実行する DataFrame が new_purchase から customer に変えています。, 今回のデータでは適切な例ではないですが、new_purchase と customer の「購入者」「顧客名」をキーにして結合していきましょう。, join は index にしてから結合するので、merge と違って、購入者、顧客名の両方の列が残らない違いがあります。, 本記事で pandas でDataFrameの結合方法を行う学習が出来た方は再度復習してみましょう。, また、PandasのDataFrameについての詳しい記事は、以下の記事にまとめていますので参照してください。, 人気記事 無料あり:機械学習エンジニアの僕がおすすめするAI(機械学習)特化型プログラミングスクール3社.

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