MySQLやPostgreSQLなどのRDB（リレーショナルデータベース）では、複数のデータセットを、あるキーに基づいてリンクさせることで結合することができる。
これはRDBの中核となる操作だが、pandasのmerge関数を使うことで似たような操作を実現することができる。
まずは簡単な例から見てみよう。
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サンプルとなる二つのデータフレームの用意
まずは多対一の結合例を見るため、下記のような二つのデータフレームを用意しよう。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
'data1': range(7)})
# key data1
# 0 b 0
# 1 b 1
# 2 a 2
# 3 c 3
# 4 a 4
# 5 a 5
# 6 b 6
df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'],
'data2': range(3)})
# key data2
# 0 a 0
# 1 b 1
# 2 d 2
merge関数による多対一の結合例
二つのデータフレームが用意できたら、まずは何も考えずにmerge関数の引数にそれぞれのデータフレームを与えてみよう。
df_merge = pd.merge(df1, df2)
# key data1 data2
# 0 b 0 1
# 1 b 1 1
# 2 b 6 1
# 3 a 2 0
# 4 a 4 0
# 5 a 5 0
この例のように、どの列をキーとするか指定していない場合、merge関数ではどちらのデータフレームにも含まれる同じ名前の列をキーとして扱う。
今回は「key」という列が共通しているので、「key」がキーとして扱われた。
ただし、キーを指定しないと分かりづらいので、以下のように明示的に指定したあげる方が良いだろう。
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key')
# key data1 data2
# 0 b 0 1
# 1 b 1 1
# 2 b 6 1
# 3 a 2 0
# 4 a 4 0
# 5 a 5 0
キーを個別に使用する
キーとしたい列名がそれぞれのデータフレームで異なる場合は、個別にする必要がある。
df3 = pd.DataFrame({'lkey': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
'data1': range(7)})
df4 = pd.DataFrame({'rkey': ['a', 'b', 'd'],
'data2': range(3)})
df_merge2 = pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey')
# lkey data1 rkey data2
# 0 b 0 b 1
# 1 b 1 b 1
# 2 b 6 b 1
# 3 a 2 a 0
# 4 a 4 a 0
# 5 a 5 a 0
内部結合と外部結合
さて、ここまで見てきた例で結合した結果を見ると、キーのうち「c」や「d」のデータが除外されていることが分かるだろう。
RDBの結合には内部結合や外部結合という結合方法があるが、merge関数はデフォルトだとRDBで言うところの内部結合（inner join）と同じ働きをする。
内部結合は双方のデータセットで共通したキーのみを結果として含めるようになっているため、今回は共通しない「c」や「d」が除外されたというわけだ。
外部結合した結果を得たい場合は、以下のようにhowオプションで指定する。
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
# key data1 data2
# 0 b 0.0 1.0
# 1 b 1.0 1.0
# 2 b 6.0 1.0
# 3 a 2.0 0.0
# 4 a 4.0 0.0
# 5 a 5.0 0.0
# 6 c 3.0 NaN
# 7 d NaN 2.0
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
# key data1 data2
# 0 b 0 1.0
# 1 b 1 1.0
# 2 a 2 0.0
# 3 c 3 NaN
# 4 a 4 0.0
# 5 a 5 0.0
# 6 b 6 1.0
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
# key data1 data2
# 0 b 0.0 1
# 1 b 1.0 1
# 2 b 6.0 1
# 3 a 2.0 0
# 4 a 4.0 0
# 5 a 5.0 0
# 6 d NaN 2
# how='inner'と指定するとデフォルト挙動と同様、内部結合された結果が返される。
多対多の結合例
多対多のデータセットを結合すると、同じ名前のキーでも左右のデータセット値の組み合わせが多数存在するので、それら全ての組み合わせが結果として返る。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
'data1': range(6)})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'],
'data2': range(5)})
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
# key data1 data2
# 0 b 0 1.0
# 1 b 0 3.0
# 2 b 1 1.0
# 3 b 1 3.0
# 4 a 2 0.0
# 5 a 2 2.0
# 6 c 3 NaN
# 7 a 4 0.0
# 8 a 4 2.0
# 9 b 5 1.0
# 10 b 5 3.0
複数のキーを使って結合をおこなう場合は、列名のリストを渡す。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'foo', 'bar'],
'key2': ['one', 'two', 'one'],
'lval': [1, 2, 3]})
# key1 key2 lval
# 0 foo one 1
# 1 foo two 2
# 2 bar one 3
df2 = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
'key2': ['one', 'one', 'one', 'two'],
'rval': [4, 5, 6, 7]})
# key1 key2 rval
# 0 foo one 4
# 1 foo one 5
# 2 bar one 6
# 3 bar two 7
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'], how='outer')
# key1 key2 lval rval
# 0 foo one 1.0 4.0
# 1 foo one 1.0 5.0
# 2 foo two 2.0 NaN
# 3 bar one 3.0 6.0
# 4 bar two NaN 7.0
重複する列名の取り扱い
データセットの結合において、重複する列名があるケースがしばしばある。
merge関数にはsuffixesというオプションがあり、列名が重複した場合にそれぞれのデータフレームの列名の末尾に指定の文字列を加えることができる。
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key1', suffixes=('_left', 'right'))
# key1 key2_left lval key2right rval
# 0 foo one 1 one 4
# 1 foo one 1 one 5
# 2 foo two 2 one 4
# 3 foo two 2 one 5
# 4 bar one 3 one 6
# 5 bar one 3 two 7