Pandasを使用して別のデータフレームから欠落している行を追加する方法

1. mergeメソッドを使用する方法:

import pandas as pd
# 元のデータフレーム
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
# 追加するデータフレーム
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 4],
                    'Name': ['Bob', 'Dave']})
# mergeメソッドを使用して欠落行を追加
merged_df = df1.merge(df2, how='outer')
# 結果の表示
print(merged_df)

このコードでは、mergeメソッドを使用してdf1とdf2を結合し、欠落している行を追加しています。how='outer'を指定することで、両方のデータフレームのすべての行が含まれるようになります。

2. concatメソッドを使用する方法:

import pandas as pd
# 元のデータフレーム
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
# 追加するデータフレーム
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 4],
                    'Name': ['Bob', 'Dave']})
# concatメソッドを使用して欠落行を追加
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
# 結果の表示
print(concatenated_df)

このコードでは、concatメソッドを使用してdf1とdf2を連結し、欠落している行を追加しています。ignore_index=Trueを指定することで、新しい行インデックスが自動的に割り当てられます。

これらの方法を使用すると、別のデータフレームから欠落している行を追加することができます。必要に応じて、mergeやconcatメソッドのパラメータを調整して、特定の条件に合わせた結果を得ることもできます。ご参考までに、上記のコード例を利用してブログ投稿を作成してください。