Pandasのjoinメソッドを徹底解説！データ結合の基本から実践まで

Pandasのデータフレーム操作で欠かせないメソッドの一つに join があります。

特に複数のデータセットを扱う際、データを結合することは頻繁に行われます。

しかし、joinの仕組みやオプションをきちんと理解していないと、意図しない結果を得てしまうことも少なくありません。

この記事では、Pandasの joinメソッドに焦点を当てて、その基本から応用までを詳しく解説します。

この記事を読めば、joinを自在に操り、データ結合の達人になれること間違いなしです！

joinメソッドとは？
joinの基本
1. joinの基本的な使い方
howオプションで結合方法を指定
複数のデータフレームを結合
まとめ

joinメソッドとは？

Pandasのjoinメソッドは、インデックスを基準にデータフレームを結合するためのメソッドです。

SQLの JOIN に似ていますが、異なる点はインデックスを基準にしていることです。

データフレーム同士を横方向（列方向）に結合するため、データの関連性を保ちながら結合が行えます。

joinの基本

joinの基本的な使い方

import pandas as pd

# データフレームの例
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': ['x', 'y', 'z']
}, index=[1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': [100, 200, 300],
    'D': ['a', 'b', 'c']
}, index=[2, 3, 4])

# joinメソッドで結合
result = df1.join(df2)

# 出力
print(result)

ゆーや

joinはインデックスを基にデータフレームを結合します！
上記の例では、df1 と df2 が共通のインデックス（2, 3）の部分だけが結合されました！
結合されない部分には NaN が挿入されます！

howオプションで結合方法を指定

joinメソッドには、データの結合方法を指定する howオプションがあります！

このオプションにより、どのインデックスを基準にデータを結合するかを決定できます！

howには以下の4つのオプションがあります！

オプション	説明
left	左側（呼び出し側）のデータフレームのインデックスに基づく結合
right	右側のデータフレームのインデックスに基づく結合
inner	共通のインデックスに基づく結合
outer	全てのインデックスに基づく結合

ゆーや

とはいっても、文字で見てもよくわからない！

実際に動きを見てみましょう！

how=’inner’ の場合

import pandas as pd

# データフレームの例
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': ['x', 'y', 'z']
}, index=[1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': [100, 200, 300],
    'D': ['a', 'b', 'c']
}, index=[2, 3, 4])

# joinメソッドで結合
result = df1.join(df2, how='inner')

# 出力
print(result)

ゆーや

how=’inner‘ は、両方のデータフレームで共通するインデックス（2, 3）のみを結合します。

how=’outer’ の場合

import pandas as pd

# データフレームの例
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': ['x', 'y', 'z']
}, index=[1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': [100, 200, 300],
    'D': ['a', 'b', 'c']
}, index=[2, 3, 4])

# joinメソッドで結合
result = df1.join(df2, how='outer')

# 出力
print(result)

ゆーや

how=’outer‘ は、全てのインデックス（1, 2, 3, 4）を結合し、欠けている部分には NaN が挿入されます。

how=’left’の場合

import pandas as pd

# データフレームの例
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': ['x', 'y', 'z']
}, index=[1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': [100, 200, 300],
    'D': ['a', 'b', 'c']
}, index=[2, 3, 4])

# joinメソッドで結合
result = df1.join(df2, how='left')

# 出力
print(result)

ゆーや

how=’left‘ は、左側のデータフレーム（df1）のインデックスを基準に結合します！

how=’right’の場合

import pandas as pd

# データフレームの例
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': ['x', 'y', 'z']
}, index=[1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': [100, 200, 300],
    'D': ['a', 'b', 'c']
}, index=[2, 3, 4])

# joinメソッドで結合
result = df1.join(df2, how='right')

# 出力
print(result)

ゆーや

how=’right‘ は、右側のデータフレーム（df2）のインデックスを基準に結合します！

複数のデータフレームを結合

joinメソッドでは、複数のデータフレームをリストで渡すことも可能です。

import pandas as pd

# データフレームの例
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': ['x', 'y', 'z']
}, index=[1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': [100, 200, 300],
    'D': ['a', 'b', 'c']
}, index=[2, 3, 4])

df3 = pd.DataFrame({
    'E': [7, 8, 9],
}, index=[1, 2, 3])

# joinメソッドで結合
result = df1.join([df2, df3], how='outer')

# 出力
print(result)