Python Pandasのconcat関数の使い方

Pandasのconcat関数は、複数のDataFrameを一定の方法で連結するための強力なツールです。この記事では、その基本的な使い方を紹介します。

基本的な使い方

concat関数の基本的な使い方は次のとおりです。

import pandas as pd

# 2つのDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({
    "col_a": ["a", "aa", "A", "AA", "aA"],
    "col_b": ["b", "bb", "B", "BB", "bB"],
    "col_c": ["c", "cc", "C", "CC", "cC"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "col_c": ["c", "cc", "C", "CC", "cC"],
    "col_d": ["d", "dd", "D", "DD", "dD"],
    "col_e": ["e", "ee", "E", "EE", "eE"]
})

# df1とdf2を連結
df3 = pd.concat(objs=[df1, df2])

このコードでは、pd.concat()関数を使用して2つのDataFrame df1とdf2を連結しています。結果として得られるdf3は、df1とdf2の行が連結された新しいDataFrameになります。

連結の軸方向を指定

concat関数では、連結の軸方向を指定することができます。デフォルトでは縦方向に結合しますが、引数axis=1を指定することで横方向に連結します。

import pandas as pd

# 2つのDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({
    "col_a": ["a", "aa", "A", "AA", "aA"],
    "col_b": ["b", "bb", "B", "BB", "bB"],
    "col_c": ["c", "cc", "C", "CC", "cC"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "col_c": ["c", "cc", "C", "CC", "cC"],
    "col_d": ["d", "dd", "D", "DD", "dD"],
    "col_e": ["e", "ee", "E", "EE", "eE"]
})

# 横方向に連結(axis=1)
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

このコードでは、pd.concat()関数のaxis引数に1を指定して、DataFrameを横方向に連結しています。

以上が、Pandasのconcat関数の基本的な使い方になります。この関数を使うことで、複数のDataFrameを柔軟に連結することができます。.