pandas concat
概要
pd.concatは、複数のデータフレームを結合する関数- 結合方法は、
axisで指定axis=0は縦結合axis=1は横結合
- index が重複している場合、
ignore_index=Trueで新しい index を付与できる - マルチレベル index を付与する場合、
keysで指定
使用例
import pandas as pd
df0 = pd.DataFrame()
df0["会社名"] = ["a", "b", "c"]
df0["売上"] = [100, 200, 150]
df0 = df0.reset_index(drop=True)
df1 = pd.DataFrame()
df1["会社名"] = ["A", "B", "C"]
df1["売上"] = [200, 300, 250]
df1 = df1.reset_index(drop=True)
# 縦結合
pd.concat([df0, df1])
"""
| | 会社名 | 売上 |
|---:|:---------|-------:|
| 0 | a | 100 |
| 1 | b | 200 |
| 2 | c | 150 |
| 0 | A | 200 |
| 1 | B | 300 |
| 2 | C | 250 |
"""
# 縦結合(新しい index を付与)
pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
"""
| | 会社名 | 売上 |
|---:|:---------|-------:|
| 0 | a | 100 |
| 1 | b | 200 |
| 2 | c | 150 |
| 3 | A | 200 |
| 4 | B | 300 |
| 5 | C | 250 |
"""
# 横結合
pd.concat([df0, df1], axis=1)
"""
| | 会社名 | 売上 | 会社名 | 売上 |
|---:|:---------|-------:|:---------|-------:|
| 0 | a | 100 | A | 200 |
| 1 | b | 200 | B | 300 |
| 2 | c | 150 | C | 250 |
"""
# 横結合(マルチレベル index)
pd.concat([df0, df1], axis=1, keys=["JP", "US"])
"""
| | JP | US |
| | 会社名 | 売上 | 会社名 | 売上 |
|---:|:---------|--------:|:---------|--------:|
| 0 | a | 100 | A | 200 |
| 1 | b | 200 | B | 300 |
| 2 | c | 150 | C | 250 |
"""