In [67]: pd.merge(df1, df2, left_index= True, right_index= True, how= 'outer') Out[67]: shop1 shop2 shop3 shop4 a 0 1 NaN NaN b NaN NaN 7 8 c 2 3 9 10 d NaN NaN 11 12 e 4 5 13 14 join関数 注意点としては、 join関数のデフォルトはleft joinになっている ことです。 pandasでDataFrameの列名(カラム名)を変更する3通りの方法について、メリットとデメリットを整理しました。 DataFrame や Series の重複データチェックは duplicated メソッドと any メソッドの組み合わせで実行できます。データを削除したければ drop_duplicates メソッドを使います。行全体ではなく、部分的な重複を調べることもできます。 みなさんはpandasを使っていますか？pandasは今やデータを扱うためのライブラリとして、スタンダードに使われています。 この記事では、pandasの使い方について pandasとは csvファイルを読み込む データの内容を確かめる方法 リストから新しいカラムを追加する方法 データに変更を加える方法 pandas.DataFrameの列、pandas.Seriesにおいて、ユニークな要素の個数（重複を除いた件数）、及び、それぞれの要素の頻度（出現回数）を取得する方法を説明する。pandas.Seriesのメソッドunique(), value_counts(), nunique()を使う。nunique()はpandas.DataFrameのメソッドとしても用意されている。 DataFrame を横方向につなげる関数（or メソッド）は3つあります。concat、merge、join です。データ列で結合するなら merge を使います。インデックスで結合するなら3つとも使えます。内部・外部結合にも対応します。列名が重複すると、動きがやや変わってきます。 PythonのPandasにおけるDataFrameから、条件を指定してデータ抽出する方法を初心者向けに解説した記事です。単一の条件でのデータ抽出や、複数の条件に基づくデータ抽出方法など、DataFrameからのデータ抽出についてはこれだけを読んでおけば良いよう、徹底的に解説しています。 このページでは、Pandasで作成したデータフレームを操作して、特定の行・列を取得する方法を紹介します。要素を抽出するloc, iloc iat at属性の使用方法に加え、便利なisin属性に触れています。