Pandas dataframe.joinの第二引数の有無について

Question

前提・実現したいこと

pandasで、教科(Subject)ごとに点数(Point)の順位付けを行いたいのですが、下記のようなコードを書くとエラーが出てしまいます。
自分の中では、groupbyを使うと引数に指定したものがindexになっており（今回のresultなら"Subject"）、下記のresultをdfと結合するにはjoinの第二引数としてdfのcolumnの一つである"Subject"を指定する必要があると考えました。しかし実際には第二引数を指定するとエラーが生まれ、逆に第二引数を何も指定しないとうまくいきました。
このほかにもconcatを使って結合するとうまくいくこと自体はわかったのですが、下記のコードでうまくいかない理由がわからないので、教えていただければ幸いです。よろしくお願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ

You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [
        ['Alice', '国語', 87],
        ['Alice', '算数', 72],
        ['Bob', '国語', 65],
        ['Bob', '算数', 92],
    ],
    columns=['Name', 'Subject', 'Point'])

result = df.groupby("Subject").Point.rank(ascending = False).rename("Rank")
df.join(result, "Subject")

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

• 自分の中では、groupbyを使うと引数に指定したものがindexになっており

Groupbyオブジェクトのメソッドのうちのいくつかは引数に指定したcolumnがindexになりますが、元のDataFrameのindexあるいはその一部がindexとなるメソッドもあります。

引数に指定したcolumnがindexになるのは、グループ分けしたDataFrameに対して一つの値を返す、max, min, sum, mean、median, countなどです。

元のDataFrameのindexあるいはその一部がindexとなるのはグループ分けしたDataFrameに対してDataFrameあるいはSeriesを返すbfill, ffill, cumsum, head, tail, rankなどです。

Comments

[kibagon]

引数が必ずindexになるわけではないのですね、、ありがとうございました。