NumPy の `rec_join()` 関数：構造化配列を効率的に結合するためのガイド

このチュートリアルでは、rec_join() 関数の詳細な使用方法を説明します。

numpy.lib.recfunctions.rec_join(key, r1, r2, jointype='inner', r1postfix='1', r2postfix='2', defaults=None)

引数

defaults: 欠損値を埋めるために使用する値の辞書。
r2postfix: r2 のフィールド名に付加される接尾辞。
r1postfix: r1 のフィールド名に付加される接尾辞。
jointype: 結合の種類を表す文字列。有効な値は 'inner', 'outer', 'left', 'right' です。
- 'inner': 共通キーを持つ行のみを結合します。
- 'outer': すべての行を結合し、欠損値で埋めます。
- 'left': r1 のすべての行を結合し、r2 からの共通キーを持つ行のみを結合します。
- 'right': r2 のすべての行を結合し、r1 からの共通キーを持つ行のみを結合します。
r2: 結合する 2 番目の構造化配列。
r1: 結合する最初の構造化配列。
key: 共通キーとなるフィールドの名前を表す文字列のリスト。

戻り値

新しい構造化配列。

rec_join() 関数の動作

rec_join() 関数は、以下の手順で 2 つの構造化配列を結合します。

key で指定されたフィールドに基づいて、r1 と r2 の行をソートします。
ソートされた行を比較し、共通キーを持つ行を見つけます。
jointype に基づいて、共通キーを持つ行を結合します。
結合された行に、r1postfix と r2postfix を使用してフィールド名を付けます。
欠損値を defaults で埋めます。

例 1: 'inner' 結合

import numpy as np

# 構造化配列を作成
r1 = np.array([('Alice', 25, 1.75), ('Bob', 30, 1.80)], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
r2 = np.array([('Alice', 'ACME'), ('Bob', 'XYZ')], dtype=[('name', 'U10'), ('company', 'U10')])

# 'inner' 結合を実行
joined = np.rec_join(key=['name'], r1, r2)

print(joined)

この例では、'inner' 結合を使用して、name フィールドで r1 と r2 を結合します。出力は以下のようになります。

[['Alice' 25 1.75 'ACME']
 ['Bob' 30 1.8  'XYZ']]

import numpy as np

# 構造化配列を作成
r1 = np.array([('Alice', 25, 1.75), ('Bob', 30, 1.80)], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('height', 'f4')])
r2 = np.array([('Alice', 'ACME'), ('Charlie', 'DEF')], dtype=[('name', 'U10'), ('company', 'U10')])

# 'outer' 結合を実行
joined = np.rec_join(key=['name'], r1, r2)

print(joined)

rec_join() 関数を使用して顧客データを結合する

import numpy as np

# 顧客データを表す構造化配列を作成
customers = np.array([
    ('Alice', 25, 'ACME', '123 Main St'),
    ('Bob', 30, 'XYZ', '456 Elm St'),
    ('Charlie', 22, 'DEF', '789 Oak St'),
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('company', 'U10'), ('address', 'U20')])

# 注文データを表す構造化配列を作成
orders = np.array([
    ('Alice', 100, 'Widget'),
    ('Alice', 200, 'Gadget'),
    ('Bob', 300, 'Thing'),
], dtype=[('name', 'U10'), ('order_id', 'i4'), ('product', 'U10')])

# 'name' フィールドで顧客データと注文データを結合
joined = np.rec_join(key=['name'], customers, orders)

# 結合されたデータを印刷
print(joined)

この例では、'name' フィールドで顧客データと注文データを結合します。出力は以下のようになります。

[['Alice' 25 'ACME' '123 Main St' 100 'Widget']
 ['Alice' 25 'ACME' '123 Main St' 200 'Gadget']
 ['Bob' 30 'XYZ' '456 Elm St' 300 'Thing']]

説明

joined 構造化配列には、顧客の名前、年齢、会社、住所、注文 ID、製品などの情報が含まれています。
結合されたデータは joined 構造化配列に格納されます。
rec_join() 関数は、'name' フィールドで 2 つの構造化配列を結合します。
orders 構造化配列には、顧客の名前、注文 ID、製品などの情報が含まれています。
customers 構造化配列には、顧客の名前、年齢、会社、住所などの情報が含まれています。
この例では、customers と orders という 2 つの構造化配列を使用しています。

例

import numpy as np

# 国勢調査データを表す構造化配列を作成
census = np.array([
    ('California', 39237975),
    ('Texas', 29538105),
    ('Florida', 21542223),
], dtype=[('state', 'U10'), ('population', 'i8')])

# 都市データを表す構造化配列を作成
cities = np.array([
    ('Los Angeles', 'California', 3971883),
    ('Houston', 'Texas', 2320585),
    ('Miami', 'Florida', 567662),
], dtype=[('city', 'U10'), ('state', 'U10'), ('population', 'i8')])

# 'state' フィールドで国勢調査データと都市データを結合
joined = np.rec_join(key=['state'], census, cities)

# 結合されたデータを印刷
print(joined)

この例では、'state' フィールドで国勢調査データと都市データを結合します。出力は以下のようになります。

[['California' 39237975 'Los Angeles' 3971883]
 ['Texas' 29538105 'Houston' 2320585]
 ['Florida' 21542223 'Miami' 567662]]

結合されたデータは joined 構造化配列に格納されます
rec_join() 関数は、'state' フィールドで 2 つの構造化配列を結合します。
cities 構造化配列には、各都市の名前、州、人口などの情報が含まれています。
census 構造化配列には、各州の人口などの情報が含まれています。
この例では、census と cities という 2 つの構造化配列を使用しています。

柔軟性が低い: rec_join() は、共通キーに基づいてのみ結合できます。より複雑な結合が必要な場合は、rec_join() は適切ではありません。
非効率的な場合がある: 特に大きな構造化配列を結合する場合、rec_join() は非常に時間がかかる場合があります。

これらの制限を克服するために、rec_join() の代替方法を使用できます。

pandas ライブラリを使用する

pandas ライブラリは、データ分析と操作のための強力なツールです。pandas には、構造化配列を効率的かつ柔軟に結合するための機能が多数用意されています。

import pandas as pd

# 構造化配列を DataFrame に変換
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 22]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'company': ['ACME', 'XYZ', 'DEF']})

# 'name' 列に基づいて結合
joined = df1.merge(df2, on='name', how='outer')

# 結合されたデータを印刷
print(joined)

この例では、pandas の merge() 関数を使用して、'name' 列に基づいて 2 つの DataFrame を結合します。出力は以下のようになります。

   name  age  company
0  Alice   25    ACME
1  Alice   25    NaN
2  Bob   30    XYZ
3  Bob   30    NaN
4  Charlie  22    DEF

説明

joined DataFrame には、顧客の名前、年齢、会社などの情報が含まれています。
結合されたデータは joined DataFrame に格納されます。
merge() 関数は、'name' 列に基づいて 2 つの DataFrame を結合します。
df2 DataFrame には、顧客の名前と会社などの情報が含まれています。
df1 DataFrame には、顧客の名前と年齢などの情報が含まれています。
この例では、df1 と df2 という 2 つの DataFrame を使用しています。

複雑な結合が必要な場合は、手動で結合することができます。

import numpy as np

# 構造化配列を作成
customers = np.array([
    ('Alice', 25, 'ACME', '123 Main St'),
    ('Bob', 30, 'XYZ', '456 Elm St'),
    ('Charlie', 22, 'DEF', '789 Oak St'),
], dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('company', 'U10'), ('address', 'U20')])

# 注文データを表す構造化配列を作成
orders = np.array([
    ('Alice', 100, 'Widget'),
    ('Alice', 200, 'Gadget'),
    ('Bob', 300, 'Thing'),
], dtype=[('name', 'U10'), ('order_id', 'i4'), ('product', 'U10')])

# 結合されたデータを作成するための空の構造化配列を作成
joined = np.empty(len(customers) + len(orders), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('company', 'U10'), ('address', 'U20'), ('order_id', 'i4'), ('product', 'U10')])

# 各顧客の注文をループする
for customer in customers:
    # 顧客の名前と一致する注文を見つける
    matching_orders = orders[orders['name'] == customer['name']]

    # 結合されたデータに追加
    for order in matching_orders:
        joined_row = [customer[0], customer[1], customer[2], customer[3], order[1], order[2]]
        joined = np.append(joined, [joined_row], axis=0)

# 結合されたデータを印刷
print(joined)

この例では、手動で customers 構造化配列と orders 構造化配列を結合します。出力は以下のようになります。

[['Alice' 25 'ACME' '123 Main St' 100 'Widget

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