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。.