Pythonで多対多マッチングをマージする問題の対処法

Pythonのpandasライブラリにあるmerge()メソッドを使えば、多対多マッチに対応できます。merge()メソッドでは、2つ以上のデータセットを指定した列（またはインデックス）でデータ同士を突き合わせて、一致した結果をマージします。

以下に、merge() 関数を使用して多対多マッチングの問題を解決する方法を説明するサンプルコードを示します。

import pandas as pd
# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
# 使用merge()函数进行匹配
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)

この文章は日本語でネイティブに言い換えると次のようになります。

A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

この例では、2つのデータセット`df1`と`df2`を作成し、どちらにも`key`という列が含まれています。次に、merge() 関数を使用して、これらの 2 つのデータセットを `key` 列に基づいて照合すると、照合結果が `result` に格納されます。

merge()関数はデフォルトで内側結合（inner join）を実行することに注意してください。つまり、2つのデータセットのキー列が一致する行のみを保持します。他のタイプの結合を実行したい場合は、howパラメータを設定して結合方法を指定できます。たとえば、how=”left”は左結合、how=”right”は右結合、how=”outer”は外部結合を表します。

多対多マージは、merge() 関数だけでなく、SQLAlchemy ライブラリの join() 関数など、他のデータ分析ライブラリの対応する関数でも解決できます。