Pandasでデータフレームを連結する方法:concat関数の使い方と注意点

1. Pandasのconcat関数とは?

Pandasのconcat()関数は、Pandasデータフレームまたはシリーズを連結するために使用されます。引数には、以下のオプションを指定できます。

  • objs: 連結するデータフレームまたはシリーズのリストまたはタプルを指定します。
  • axis: 連結する方向を指定します。0を指定すると縦方向、1を指定すると横方向に連結します。
  • join: 連結する際の方法を指定します。innerを指定すると共通の列のみを残し、outerを指定すると全ての列を残します。
  • keys: 連結したデータフレームまたはシリーズに名前を付けます。

2. 行方向に連結する方法についての説明。

2.1. 行方向に連結する具体例

行方向に連結する場合、concat関数のaxis引数には0を指定します。以下に、2つのデータフレームを行方向に連結する例を示します。

以下に、2つのデータフレームを行方向に連結する具体的な例を示します。

import pandas as pd

# データフレームを定義
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 行方向に連結する
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 結果を出力する
print(df_concat)

実行結果

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

2.2. 行方向に連結する場合に起こりうる問題や注意点の解説

2.2.1. 行数や列数が合わないとValueErrorになる

行方向に連結する場合、列数が異なるデータフレームを連結するとエラーが発生します。以下に、2つの列数が異なるデータフレームを連結した例を示します。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7']})

# 行方向に連結する
df_concat_row = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 結果を出力する
print(df_concat_row)

上記のコードを実行すると、以下のようなエラーメッセージが表示されます。

ValueError: Shape of passed values is (2, 4), indices imply (2, 2)

このエラーは、df1とdf2の列数が異なるため、連結することができないことを示しています。この場合、列方向に連結するか、カラムを追加して列数を合わせる必要があります。

2.2.2. インデックスが重複する

また、連結するデータフレームのインデックスが重複している場合、重複したインデックスが残ります。以下に、2つのデータフレームを連結し、インデックスが重複した場合の例を示します。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})

# 行方向に連結する
df_concat_row = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 結果を出力する
print(df_concat_row)

実行結果

    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
3  A3  B3
0  A4  B4
1  A5  B5
2  A6  B6
3  A7  B7

上記の例では、df1とdf2のインデックスが重複しているため、連結した結果も重複したインデックスが残っています。

この場合は、reset_index関数を使って、新しいインデックスを振り直すことができます。また、連結するデータフレームのインデックスが重複しないように、インデックスを振り直すこともできます。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})

# 行方向に連結する
df_concat_row = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# インデックスを振り直す
df_concat_row = df_concat_row.reset_index(drop=True)

# 結果を出力する
print(df_concat_row)

実行結果

    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
3  A3  B3
4  A4  B4
5  A5  B5
6  A6  B6
7  A7  B7

このように、行方向に連結する場合には、列数が異ならないように注意し、インデックスの重複にも注意して処理する必要があります。

3. 列方向に連結する方法についての説明。

3.1. 列方向に連結する方法の具体的な例示

列方向に連結する場合、concat関数のaxis引数には1を指定します。以下に、2つのデータフレームを列方向に連結する例を示します。

import pandas as pd

# データフレームを定義
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'E': ['E4', 'E5', 'E6', 'E7'],
                    'F': ['F4', 'F5', 'F6', 'F7'],
                    'G': ['G4', 'G5', 'G6', 'G7'],
                    'H': ['H4', 'H5', 'H6', 'H7']})

# 列方向に連結する
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 結果を出力する
print(df_concat)

実行結果

    A   B   C   D   E   F   G   H
0  A0  B0  C0  D0  E4  F4  G4  H4
1  A1  B1  C1  D1  E5  F5  G5  H5
2  A2  B2  C2  D2  E6  F6  G6  H6
3  A3  B3  C3  D3  E7  F7  G7  H7

3.2. 列方向に連結する場合に起こりうる問題や注意点の解説

列方向に連結する場合、連結するデータフレームのインデックスが異なるとNanで値が埋まるのでエラーが発生しません。また、連結するデータフレームの列名が重複している場合、重複した列名が残るため、注意が必要です。

3.2.1. 列方向の連結で行数が異なる場合

列方向に連結する場合、インデックスが異なるデータフレームを連結するとNanで埋まるので注意が必用です。以下に、2つのインデックスが異なるデータフレームを連結した例を示します。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2']})

# 列方向に連結する
df_concat_col = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 結果を出力する
print(df_concat_col)

上記のコードを実行すると、以下のような結果が表示されます。

    A   B    C    D
0  A0  B0   C0   D0
1  A1  B1   C1   D1
2  A2  B2   C2   D2
3  A3  B3  NaN  NaN

df1とdf2のインデックスが異なるため、空のセルがNaNで埋められていることがわかります。この場合、行方向に連結するか、インデックスを揃えてから連結する必要があります。

3.2.2. 列名が重複している場合は列名が重複する

また、連結するデータフレームの列名が重複している場合、重複した列名が残ってしまいます。以下に、2つのデータフレームを連結し、列名が重複した場合の例を示します。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'B': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 列方向に連結する
df_concat_col = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 結果を出力する
print(df_concat_col)

実行結果

    A   B   B   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3

上記の例では、df1とdf2の’B’列が重複しているため、連結した結果も重複した列名が残っています。この場合は、列名を変更してから連結する必要があります。

4. 複数のデータフレームを連結する方法についての説明。

複数のデータフレームを連結する場合、concat関数のobjs引数に、連結したいデータフレームのリストを指定します。以下に、3つのデータフレームを行方向に連結する例を示します。

import pandas as pd

# データフレームを定義
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})

# 行方向に連結する
df_concat = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

# 結果を出力する
print(df_concat)

実行結果

     A    B    C    D
0   A0   B0   C0   D0
1   A1   B1   C1   D1
2   A2   B2   C2   D2
3   A3   B3   C3   D3
0   A4   B4   C4   D4
1   A5   B5   C5   D5
2   A6   B6   C6   D6
3   A7   B7   C7   D7
0   A8   B8   C8   D8
1   A9   B9   C9   D9
2  A10  B10  C10  D10
3  A11  B11  C11  D11

5. インデックスをリセットする方法についての説明。

行方向に連結したデータフレームを、新たに処理する場合は、連結した結果に含まれるインデックスの重複に注意が必要です。インデックスをリセットして、新しいインデックスを振り直す方法を紹介します。以下に、先程の例をインデックスをリセットした場合のコードを示します。

import pandas as pd

# データフレームを定義
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})

# 行方向に連結する
df_concat = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

# インデックスをリセットする
df_concat = df_concat.reset_index(drop=True)

# 結果を出力する
print(df_concat)

実行結果

      A    B    C    D
0    A0   B0   C0   D0
1    A1   B1   C1   D1
2    A2   B2   C2   D2
3    A3   B3   C3   D3
4    A4   B4   C4   D4
5    A5   B5   C5   D5
6    A6   B6   C6   D6
7    A7   B7   C7   D7
8    A8   B8   C8   D8
9    A9   B9   C9   D9
10  A10  B10  C10  D10
11  A11  B11  C11  D11

まとめ

Pandasのconcat関数を使うことで、複数のデータフレームを簡単に連結することができます。行方向、列方向の連結方法や、インデックスをリセットする方法について理解し、実際のデータ解析に活用してみましょう。

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