次のデータフレームがあります:
> df1
id begin conditional confidence discoveryTechnique
0 278 56 false 0.0 1
1 421 18 false 0.0 1
> df2
concept
0 A
1 B
インデックスをマージして次の結果を得るにはどうすればよいですか。
id begin conditional confidence discoveryTechnique concept
0 278 56 false 0.0 1 A
1 421 18 false 0.0 1 B
merge()私が質問する理由は、 IE では列を使用してマッチングを行うと理解しているからですdf1.merge(df2)。実際、これを実行すると次のようになります。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 4618, in merge
copy=copy, indicator=indicator)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/merge.py", line 58, in merge
copy=copy, indicator=indicator)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/merge.py", line 491, in __init__
self._validate_specification()
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/merge.py", line 812, in _validate_specification
raise MergeError('No common columns to perform merge on')
pandas.tools.merge.MergeError: No common columns to perform merge on
インデックスをマージするのは悪い習慣ですか? 不可能ですか? もしそうなら、インデックスを「index」という新しい列に移動するにはどうすればいいですか?
ベストアンサー1
使用mergeデフォルトでは内部結合になります。
pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
またはjoinデフォルトでは左結合です。
df1.join(df2)
またはconcatデフォルトでは外部結合です。
pd.concat([df1, df2], axis=1)
サンプル:
df1 = pd.DataFrame({'a':range(6),
'b':[5,3,6,9,2,4]}, index=list('abcdef'))
print (df1)
a b
a 0 5
b 1 3
c 2 6
d 3 9
e 4 2
f 5 4
df2 = pd.DataFrame({'c':range(4),
'd':[10,20,30, 40]}, index=list('abhi'))
print (df2)
c d
a 0 10
b 1 20
h 2 30
i 3 40
# Default inner join
df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print (df3)
a b c d
a 0 5 0 10
b 1 3 1 20
# Default left join
df4 = df1.join(df2)
print (df4)
a b c d
a 0 5 0.0 10.0
b 1 3 1.0 20.0
c 2 6 NaN NaN
d 3 9 NaN NaN
e 4 2 NaN NaN
f 5 4 NaN NaN
# Default outer join
df5 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print (df5)
a b c d
a 0.0 5.0 0.0 10.0
b 1.0 3.0 1.0 20.0
c 2.0 6.0 NaN NaN
d 3.0 9.0 NaN NaN
e 4.0 2.0 NaN NaN
f 5.0 4.0 NaN NaN
h NaN NaN 2.0 30.0
i NaN NaN 3.0 40.0