データテーブルの連結ー横方向2(内部結合)
テーブルとテーブルの連結には、縦方向(行が増える)と横方向(列が増える)の場合があります。
縦方向の場合は集合、横方向の場合は結合と言います。
結合には以下のパターンがあります。
完全外部結合:共通しないレコードをすべて含めて列を増やす。
右(左)外部結合:右(左)側のテーブルの共通しないレコードを含めて列を増やす。
内部結合:共通するレコードを対象として列を増やす。
今回は、内部結合について、SAS プログラムと SQL、および Python (Pandas) をそれぞれ用いた例を紹介します。
行いたい操作は下記です。
A列をキーとして、値が一致するレコードのみを取り出して、横方向に連結します。
① SAS プログラムでの内部結合
data table_3;
merge table_1 (in=flg1)
table_2 (in=flg2);
by A;
if flg1=1 and flg2=1 then output;
run;
merge ステートメントで横に重ねて、 by でキーとなる変数を指定します。
in は、一時変数を指定するオプションです。
具体的には例えば、table_1 ( in =flg1) では、一時変数名をflg1として設定しており、
・table_1 由来のレコードでは flg1=1
・それ以外では flg1=0
となります。
さらに一時変数として指定した flg1 と flg2 は、出力テーブルには出力されません。
例えば、下記プログラムでは、
data table_4;
merge table_1 (in=flg1)
table_2 (in=flg2);
by A;
val1=flg1;
val2=flg2;
run;
出力は下記 table_4 となります。一時変数の値を強制的に表示させるため、val1, val2 でそれぞれ値を引き継がせています。
val1 が table_1 起因、val2 が table_2 起因であることがわかると思います。
改めて下記プログラムに戻ると、
data table_3;
merge table_1 (in=flg1)
table_2 (in=flg2);
by A;
if flg1=1 and flg2=1 then output;
run;
if flg1=1 and flg2=1 then output; で、flg1 (=val1) と flg2 (=val2) が共に 1 であるレコードを出力 (then output) させることで、内部結合に相当するテーブルが得られます。
② SQL での内部結合
create table table_3 as
select table_1.A, table_1.B, table_2.C
from table_1 inner join table_2 on table_1.A = table_2.A;
SELECT 取り出す変数名 from データセット1 inner join データセット2 on 結合条件
(inner は省略してもOK)
結合したいテーブルどうしを inner join でつなぎ、on 以下でどの列を基準にデータを一致させるかを指定します。
また、inner join ~ on を使わずに、where句を使って次のように記述することもできます。
create table table_3 as
select table_1.A, table_1.B, table_2.C
from table_1, table_2 where table_1.A = table_2.A;
③ Python (Pandas) での完全外部結合
import pandas as pd
table_1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': ['AA', 'BB']})
table_2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3], 'C': [10, 20]})
table_3 = pd.merge(table_1, table_2, on = "A", how="inner")
.merge で結合、on にキー列を指定、how で様式(内部なので "inner")を指定します。
出力結果
ちなみに how の様式指定では、 "outer" が完全外部結合、"left" ("right") が左 (右) 外部結合となります。
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この問題について(データテーブルの連結ー横方向2(内部結合)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/MomonekoView/items/5d067363c506a0ab2013著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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