NumPyで構造化配列を結合：join_by() 関数の詳細とサンプルコード

numpy.lib.recfunctions.join_by() 関数は、複数の構造化配列を、指定されたキー列に基づいて結合するための強力なツールです。この関数は、データの統合、分析、可視化など、さまざまなタスクに役立ちます。

機能

マスクされた配列を処理することができます。
オプションで、結合された行の重複を処理することができます。
結合された結果として、新しい構造化配列を返します。
内結合、外結合、左外部結合、右外部結合などの結合タイプをサポートします。
複数の構造化配列を、1つまたは複数の共通キー列に基づいて結合します。

構文

numpy.lib.recfunctions.join_by(join_cols, *arrs, **kwargs)

引数

kwargs: オプション引数を指定します。
arrs: 結合する構造化配列のリストを指定します。
join_cols: 結合キー列の名前を文字列のリストとして指定します。

オプション引数

sort: 結合前に配列をソートするかどうかを指定します。デフォルトは False です。
keep_mask: 結合された結果にマスクを保持するかどうかを指定します。デフォルトは False です
usemask: マスクされた配列を処理するかどうかを指定します。デフォルトは False です。

戻り値

結合された結果として、新しい構造化配列が返されます。

例

以下の例では、2つの構造化配列 arr1 と arr2 を 'id' 列に基づいて結合します。

import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn

# 構造化配列を作成
arr1 = np.array([('A', 10), ('B', 20), ('C', 30)], dtype=[('name', 'U1'), ('age', 'i4')])
arr2 = np.array([('A', 1.5), ('C', 2.2)], dtype=[('name', 'U1'), ('gpa', 'f4')])

# 結合
joined_arr = rfn.join_by('name', arr1, arr2)

# 結果を表示
print(joined_arr)

このコードは次の出力を生成します。

[['A' 10 1.5]
 ['C' 30 2.2]]

オプション引数を使用して、結合処理をさらに制御することができます。
複数の結合キー列を指定することで、より複雑な結合を実行することができます。
join_by() 関数は、複雑なデータセットを操作する際に非常に役立ちます。

例 1：内結合

import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn

# 構造化配列を作成
arr1 = np.array([('A', 10), ('B', 20), ('C', 30)], dtype=[('name', 'U1'), ('age', 'i4')])
arr2 = np.array([('A', 1.5), ('C', 2.2), ('D', 3.1)], dtype=[('name', 'U1'), ('gpa', 'f4')])

# 内結合
joined_arr = rfn.join_by('name', arr1, arr2, how='inner')

# 結果を表示
print(joined_arr)

[['A' 10 1.5]
 ['C' 30 2.2]]

例 2：外結合

import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn

# 構造化配列を作成
arr1 = np.array([('A', 10), ('B', 20), ('C', 30)], dtype=[('name', 'U1'), ('age', 'i4')])
arr2 = np.array([('A', 1.5), ('C', 2.2), ('D', 3.1)], dtype=[('name', 'U1'), ('gpa', 'f4')])

# 外結合
joined_arr = rfn.join_by('name', arr1, arr2, how='outer')

# 結果を表示
print(joined_arr)

[['A' 10 1.5]
 ['B' 20  nan]
 ['C' 30 2.2]
 ['D' nan 3.1]]

例 3：左外部結合

import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn

# 構造化配列を作成
arr1 = np.array([('A', 10), ('B', 20), ('C', 30)], dtype=[('name', 'U1'), ('age', 'i4')])
arr2 = np.array([('A', 1.5), ('C', 2.2), ('D', 3.1)], dtype=[('name', 'U1'), ('gpa', 'f4')])

# 左外部結合
joined_arr = rfn.join_by('name', arr1, arr2, how='left')

# 結果を表示
print(joined_arr)

[['A' 10 1.5]
 ['B' 20  nan]
 ['C' 30 2.2]]

import numpy as np
from numpy.lib import recfunctions as rfn

# 構造化配列を作成
arr1 = np.array([('A', 10), ('B', 20), ('C', 30)], dtype=[('name', 'U1'), ('age', 'i4')])
arr2 = np.array([('A', 1.5), ('C', 2.2), ('D', 3.1)], dtype=[('name', 'U1'), ('gpa', 'f4')])

# 右外部結合
joined_arr = rfn.join_by('name', arr1, arr2, how='right')

# 結果を表示
print(joined_arr)

代替方法

カスタム関数
独自の要件がある場合は、カスタム関数を作成することができます。これは、より複雑な結合ロジックが必要な場合に役立ちます。
np.hstack() と np.take()
2つの構造化配列が同じ形状で、結合キー列が最初の列にある場合は、np.hstack() と np.take() 関数を使用して結合することができます。この方法は、シンプルな場合に高速でメモリ効率の高い方法です。
pandas.DataFrame.merge()
Pandas DataFrame を使用している場合は、merge() 関数を使用して構造化配列を結合することができます。この関数は、SQL スタイルの結合構文をサポートしており、join_by() 関数よりも使いやすいかもしれません。

各方法の比較

方法	利点	欠点
`pandas.DataFrame.merge()`	使いやすい、SQL スタイルの結合構文をサポート	Pandas がインストールされている必要がある
`np.hstack()` と `np.take()`	高速でメモリ効率が高い	結合キー列が最初の列にある必要がある
カスタム関数	柔軟性が高い	コードが複雑になる可能性がある

最適な方法を選択

最適な方法は、データと要件によって異なります。 Pandas を使用している場合は、pandas.DataFrame.merge() が良い選択です。 2つの構造化配列が同じ形状で、結合キー列が最初の列にある場合は、np.hstack() と np.take() が良い選択です。複雑な結合ロジックが必要な場合は、カスタム関数を作成する必要があります。