「Pythonでのデータの結合方法と実例について」

概要
詳細内容

概要

mergeは、2つ以上のデータセットを結合するための操作です。

データセットを結合することで、異なる情報や特徴を持った複数のデータを1つのデータセットとして扱うことができます。

Pythonのmerge関数を使用することで、簡単にデータの結合が行えます。

では、具体的なコード例を交えながらmergeの使い方を紹介していきましょう。

詳細内容

実務で使われる例として、以下の2つのデータセットを結合する例を考えましょう。

1つ目のデータセットは「顧客データ」で、以下のような内容を持っています。

   customer_id  name   age
0            1  John    25
1            2  Mike    30
2            3  Sarah   28

2つ目のデータセットは「注文データ」で、以下のような内容を持っています。

   order_id  customer_id  product   quantity
0         1            1   Apple       5
1         2            2   Banana      3
2         3            1   Orange      2

これらのデータセットを「customer_id」をキーとして結合してみましょう。

Pythonのpandasライブラリを使用してmergeを行います。

import pandas as pd# 顧客データの作成
customer_data = pd.DataFrame({
    'customer_id': [1, 2, 3],
    'name': ['John', 'Mike', 'Sarah'],
    'age': [25, 30, 28]
})# 注文データの作成
order_data = pd.DataFrame({
    'order_id': [1, 2, 3],
    'customer_id': [1, 2, 1],
    'product': ['Apple', 'Banana', 'Orange'],
    'quantity': [5, 3, 2]
})# データの結合
merged_data = pd.merge(customer_data, order_data, on='customer_id')
print(merged_data)

このコードでは、まずpandasライブラリを使用するために`import pandas as pd`でインポートします。

次に`customer_data`と`order_data`という2つのデータフレームを作成します。

`pd.merge()`関数を使用して2つのデータフレームを結合します。

`on=’customer_id’`という引数を指定することで、`customer_id`列をキーとして結合を行います。

最後に、結合されたデータを出力するために`print()`関数を使用します。

実行結果は以下のようになります。

   customer_id  name   age  order_id  product  quantity
0            1  John    25         1   Apple       5
1            1  John    25         3  Orange       2
2            2  Mike    30         2  Banana       3

結合されたデータセットでは、共通のキーである`customer_id`列に基づいてデータがマージされています。