DataFrameでマージしたらindexが0からに振りなおされるのを回避したかったんだ

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はじめに

最近データ分析をやっと実践で勉強するようになり、Pandasをまったく使いこなせないなと実感するようになりました。

今回はそんなPandasでよく使うmergeにまつわ問題とその解決策をまとめました。

今後DataFrameの操作について記事をたくさん載せていく予定です。

問題

まず以下の二つのDataFrameを用意します。

df_a

index No
11 one
12 two
13 three

df_b

index No Value
0 one 1
1 two 2
2 three 3

そして、この二つをNoでマージします。

merge.py
a = ["one", "two", "three"]
a_df = pd.DataFrame(a, index=['11','12', '13'], columns=["No"])

b = ["one", "two", "three"]
value = ["1", "2", "3"]
b_df = pd.DataFrame(b, index=['1', '2', '3'], columns=["No"])

b_df["value"] = value

result = pd.merge(a_df, b_df, on="No")
print(result)

すると以下のDataFrameが作成されます。

result

index No Value
0 one 1
1 two 2
2 three 3

しかし本来は、このようなDataFrameが作りたいと考えていました。

index No Value
11 one 1
12 two 2
13 three 3

indexが11-13にしたいのですが、0-2と振りなおされています。

解決方法

1行でうまく解決できないかとteratailで質問したところ以下の方法で可能とわかりました。

merge.py
result = pd.merge(a_df.reset_index(), b_df, on="No").set_index('index')

まず、a_dfをreset_indexで0-2を振りなおします。

index index No
0 11 one
1 12 two
2 13 three

するとindexカラムが追加されます。

そして、mergeします。

index index No Value
0 11 one 1
1 12 two 2
2 13 three 3

そのあと、11-13のindexカラムをset_index()でindexにします。

index No Value
11 one 1
12 two 2
13 three 3

おわりに

全然技術がないことを実感しました。
毎日努力して少しでも早くなれるようがんばります。
DataFrameの操作は詰まったら記事に上げるようにします。

参考記事

Pandasのマージでインデックスが振りなおされてしまう

scala get ipv4 address
Javaビット演算セクション