動画といってもフレームの集合体であるため、この空間連結を実現させる方法はいたって簡単で、フレーム毎の処理を行う時に画像同士を結合すれば良いのです。 この方法は既に過去記事として「Python All rights reserved. Pythonで画像処理を扱う上で、理解しておかなければならない要素の画像配列、RGBを理解することを目的に学習してみました。 <この記事はこんな人におすすめ> ・RGBの操作方法がわからない ・画像処理を始めたばかり ・OpenCVを使い始めた人 zeros(), ones(), linspace(), eye(), randomモジュールなどを扱います。, OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、チェスボードとサークルグリッドと呼ばれるキャリブレーション器具を使って、補正のための基準となるグリッドのマーカー検出を扱います。カメラで撮影した時に生じる歪みの処理の元になります。, 【Python】OpenCVでピクセル毎の論理演算 – AND, OR, XOR, NOT. データを分析する上では、通常は1つのDataFrameだけではなく、複数のDataFrameを組み合わせて、データを確認・分析していく必要があります。その際に必要となるのが、結合の処理です。, DataFrameの結合方法を、データベースにおけるSQLでのテーブルの結合方法に例えると、結合には行単位の連結であるUNION(ユニオン)と、列単位の連結であるJOIN(ジョイン)の2種類があり、それぞれ次のようなものになります。, この記事では、DataFrameの結合方法の1つである列単位の結合(JOIN)について学んでいきましょう。Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して様々な結合(JOIN)を実現することができます。, 行単位の連結(UNION)の詳しい説明は、「図解!Pandas DataFrameの結合(UNION)」を参照ください。, またPandasのもう1つのデータ構造であるSeriesの結合方法については、「Pandas Seriesを徹底解説!」を参照ください。, JOINとは、2つのDataFrameを結合するキー(結合キー)となる列を元に、DataFrameを繋ぎ合わせる方法です。結合キー以外の列については、2つのDataFrameで異なっていても問題ありません。, JOINには大きく分けて内部結合と外部結合の2つの種類があり、外部結合はさらに3つに分けることができます。, Pandasにおいて、DataFrameのJOIN(内部結合・外部結合)にはmerge()を使います。2つのDataFrameをそれぞれ、df1、df2とすると、以下のように記述します。, 引数howでは、結合の方法を指定します。結合方法とhowでの指定方法は次のとおりです。, 引数onでは、結合するキーを指定します。結合キーが1つの場合、on = “結合キー” と指定し、2つ以上の場合、on = [“結合キー1”, “結合キー2”, …] というようにリストで指定します。   リストの詳しい説明は、「リスト(List)/配列の使い方」を参照ください。, 内部結合とは、2つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。, 例えば、次のような2つのDataFrame、売上情報ヘッダ(df_sales_header)と顧客マスタ(df_customer)にそれぞれ顧客ID(Customer_ID)がある場合、顧客ID(Customer_ID)を元に2つのDataFrameを結合させる時に使います。   結合させることで、売上情報ヘッダ(df_sales_header)に顧客マスタ(df_customer)の顧客名(Customer_Name)を追加することができます。, 内部結合(INNER JOIN)における各DataFrameの項目の流れを、もう少し詳しく見ていきましょう。   df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで内部結合させる場合、Customer_IDが2つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されます。   結合後のDataFrameにはそれぞれ元のDataFrameの項目が持ち込まれます。つまりdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの値が新しいDataFrameに追加されます。, それでは、先ほど出てきました下記の例を元に、実際にコーディングしながらmergeを用いてDataFrameを内部結合(INNER JOIN)する方法を確認していきます。, まずは、df_sales_header、df_customerのデータを作成します。   最初に、売上情報ヘッダが格納されているCSVファイル「T_Sales_Header2」からデータを読み込みdf_sales_headerに格納します。(※CSVファイルは上のリンクから取得してください。), またCSVファイルの読み込みに関する詳しい説明は、「Pandas Excel、CSVファイルの読み込み、書き込み(出力)」を参照ください。, 次に顧客マスタが格納されているCSVファイル「M_Customer2」からデータを読み込みdf_customerに格納します。(※CSVファイルは上のリンクから取得してください。)その際に日本語の名称が文字化けしないようにread_csvの引数encodingに"SHIFT-JIS"を渡します。, こうして作成した2つのDataFrame df_sales_header、df_customerを内部結合していきます。merge()の引数として、2つのDataFrame、howには"inner"(内部結合)、onには結合キーとなる"Customer_ID"を渡します。, 想定された結果どおり、Customer_IDが2つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されました。   またdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの列の値が、新しいDataFrameに追加されています。, 外部結合とは、2つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、基準となるDataFrameは全ての行を出力し、もう一方のDataFrameについては、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。   基準となるDataFrameは全ての行を出力するという点が内部結合との違いになります。   外部結合は、その基準となるDataFrameの違いにより、以下の3つに分けられます。, 先ほどと同様、2つのDataFrame、df_sales_headerとdf_customerの例で違いを確認していきましょう。, 黄色で囲った所が前回の内部結合との違いになります。   df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで左外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、左側のdf_sales_headerの行は全て出力されます。   ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03の行も表示されています。   df_customerにはCustomer_IDがC03の行は存在していないので、結合後のCustomer_Nameは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, こちらも黄色で囲った所が内部結合との違いになります。df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで右外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、右側のdf_customerの行は全て出力されます。   ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC02、C05の行も表示されています。   df_sales_headerにはCustomer_IDがC02、C05の行は存在していないので、結合後のCustomer_No、Sales_Dateは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, 同様に黄色で囲った所が内部結合との違いになります。   df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで完全外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、両方のDataFrameの行は全て出力されます。   ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03、C02、C05の行も表示されています。   結合キーがそれぞれのDataFrameに存在しない行の項目の値は、欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, 最初は左外部結合からです。df_sales_headerとdf_customerを左外部結合します。引数howに対して”left”を渡します。, 次はdf_sales_headerとdf_customerを右外部結合します。引数howに対して”right”を渡します。, 最後はdf_sales_headerとdf_customerを完全外部結合します。引数howに対して”outer”を渡します。, 関連記事です。 Pandasの中心となるDataFrame(データフレーム)については、次の記事で詳しく解説しております。. Python 動画 結合 4, Zoom カメラ切り替え Pc 6, ????? ?? 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