参加する
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参加するトランスフォームを使用して、共通の列を基準に2つのデータセットを結合できます。
例えば、店舗の購入データを含むデータセットと顧客情報のデータセットがあるとします。これらのデータセットは、顧客IDのような共通の列を使って組み合わせることで、両方のデータセットからデータを特定・照合できます。
DataPrep では、inner参加する、left参加する、right参加する、outer参加するの4種類の結合方法を提供しています。参加するトランスフォームの使い方については、以下の短い動画をご覧ください。
参加するトランスフォームの実行方法
1. DataPrep Studioページで、Transformメニューをクリックし、Combineをクリックしてから、参加するを選択します。
情報: 
アイコンをクリックするか、パイプラインビルダーのステージを右クリックし、参加するトランスフォームを選択することもできます。
2. 参加するデータセットダイアログで、現在のデータセットと結合するデータセットおよび結合の種類を選択できます。
3. 結合するデータセットを選択のドロップダウンから、現在のデータセットと結合したいデータセットを選択します。
参加するトランスフォームの結果、新しいデータセットが作成されます。
DataPrepは、自動的に現在のデータセットとワークスペース内の他のデータセットの間での結合可能性を計算し、表示します。結合可能性はパーセンテージ（%）で表示されるため、結合トランスフォームに適したデータセットを選択しやすくなります。この結合可能性は、列内の一致するデータの量や列名の一致度など、さまざまな要素に基づいて計算されます。
4. 参加する種類オプションで結合の種類を選択します。トランスフォームパネルの参加する種類メニューからも結合の種類を変更できます。
5.新規 dataset 名前欄に、新しいデータセットの名前を入力します（Transformパネル内）。
6.照合済み columnsセクションで、2つのデータセットを結合する際に使用したい列を選択します。
重複する列名の解決
7.プレビューするボタンをクリックします。両方のデータセットで同じ名前の列がある場合は、重複する列名の解決ダイアログが表示されます。列名の変更や削除を行い、続行できます。
8.プレビュー画面で、含めたくない列は列ヘッダーにあるチェックボックスを使って選択解除できます。
9.参加するをクリックして2つのデータセットを結合します。
10.2つのデータセットの結合が完了したら、開くをクリックして結合後のデータセットを表示できます。
11.結合設定を確認したい場合は、結合済みデータセットのRulesetパネルからData データ元 configurationを開くことで確認できます。
12.編集 参加するをクリックして、結合設定を更新することも可能です。
結合（Joins）は、一般的に2つの異なるデータセットを共通項目で組み合わせる際に使用されます。ここでは各種の結合方法とその例について説明します。
Inner 参加する
Inner 参加するは、共通の列を使って2つのデータセットを結合し、一致しない行はすべて除外します。
Inner 参加するは次のように表現できます。
次のデータセット例を見てみましょう。
注文 dataset
顧客 dataset
ここで共通している列は順番 IDです。Inner 参加するでは、この順番 ID列で値が一致する2つのデータセットの行を結合し、注文および顧客データセットの一致しない値は除外します。
Left 参加する
Left 参加するは、現在のデータセットと他のデータセットを共通の列で結合し、他のデータセットから一致しない行をすべて除外します。
Left 参加するは以下のように表現できます。
次のデータセットの例を見てみましょう。
注文データセット
顧客データセット
Left 参加するは、2つのデータセットの中で順番ID列に共通する値を持つ行を結合します。一致しない値は顧客データセットからのみ除外されます。
Right 参加する
Right 参加するは、現在のデータセットと他のデータセットを共通の列で結合し、現在のデータセットから一致しない行をすべて除外します。
Right 参加するは以下のように表現できます。
次の例のデータセットを見てみましょう。
注文データセット
顧客データセット
Right 参加するは、2つのデータセットの中で順番ID列に共通する値を持つ行を結合します。一致しない値は注文データセットからのみ除外されます。
Outer 参加する
Outer 参加するは、共通の列で2つのデータセットを結合し、両方のデータセットから一致しない行も含めます。Outer 参加するは以下のように表現できます。
次の例のデータセットを見てみましょう。
注文データセット
顧客データセット
Outer 参加するでは、2つのデータセットの順番ID列で一致する値を持つ行が結合されます。一致しない値も、注文および顧客データセットの両方から保持されます。
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