はじめに pandasデータフレームをRのdplyr同様に操作可能にするdfplyライブラリについてまとめるシリーズです。今回は100%中の100%大事なjoin関数です。複数のデータフレームを結合する関数ですね。 関連記事はこちら dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編 dplyrのjoin関数についてはmatsuou1氏が解説している記事が分かりやすいです。 dplyrを使いこなす!JOIN編 事前準備、例データ import pandas as pd import numpy as np from dfply import * #dfply読み込み #例データ a = pd.DataFrame({ 'x1': ['A', 'B', 'C'], 'x2': [1, 2, 3] }) b = pd.DataFrame({ 'x1': ['A', 'B', 'D'], 'x
![dplyr使いのためのpandas dfplyでもJOIN編 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/00d34f5be9c41b8535e59cf670c1fbd371117300/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9ZHBseXIlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODQlRTMlODElQUUlRTMlODElOUYlRTMlODIlODElRTMlODElQUVwYW5kYXMlMjBkZnBseSVFMyU4MSVBNyVFMyU4MiU4MkpPSU4lRTclQjclQTgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWZiMThkMWU4Mzg2NTI0MzdiMTAyODAzZjY0ZTU5Y2Ez%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBUX1NoaW5vbWl5YSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YTJjOTE4OGI5NDkwZWZiNTIxMmFhM2E2YzlhOTkyN2U%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dbdfea1cb5e1f8dd745f50aaff1b5636a)