PandasのDataFrameを結合する方法４つ|concat,append,merge,joinを解説

2023.01.18 2022.10.12

この記事では、PythonでDataFrameを組み合わせるための様々な方法を学びます。

PythonのDataFrameって何？
PythonでDataFrameを結合するメソッド
まとめ

PythonのDataFrameって何？

Pythonでは、DataFrameは構造化された2次元のPythonオブジェクトで、表形式、すなわち行と列を使用してデータを格納するために使用されます。

DataFrameを扱うには、Pythonのモジュールである pandas が必要です。

リスト、辞書、NumPy ndarray、別のDataFrameなどの様々なPythonオブジェクトから、 pandas.DataFrame() 関数を使用してPandas DataFrameを作成することができます。

以下は、Pythonモジュール pandas をインストールするためのコマンドです。

C:UsersGuest> pip install pandas

それでは、これから説明する2つの pandas DataFrame を作成してみましょう。

pandasのDataFrameを作成するPythonコードです。

# Import pandas Python module

import pandas as pd 
 
# Create two datasets using dictionary of list

data1 = {"name": ['Sanjay Kumar', 'Shreya Mohan', 'Abhishek Kumar', 'Sameer Singh', 'Sumit Kumar'],

        "roll_no": [101, 102, 103, 104, 105]}
 
data2 = {"state": ['Bihar', 'Jharkhand', 'Maharashtra', 'Haryana', 'Punjab'],

        "City": ['Nalanda', 'Deoghar', 'Pune', 'Kunjpura', 'Jalandhar']}
 
# Create DataFrame-1

df1 = pd.DataFrame(data1)

print("This is DataFrame-1:")

print(df1)
 
# Create DataFrame-2

df2 = pd.DataFrame(data2)

print("This is DataFrame-2:")

print(df2)

結果は以下の通りです。

# Combine the DataFrame-1 & DataFrame-2
# along horizontal axis using concat() function

df = pd.concat([df1, df2], axis = 1)

print("The resultant DataFrame:")

print(df)

この記事もチェック：PythonのPandasのDataFrameをopenpyxlモジュールを使ってExcelファイルに変換する方法

PythonでDataFrameを結合するメソッド

2つ以上のDataFrameをどちらかの軸に沿って結合するプロセスは、データ分析で使用されるコアなデータ前処理技術の1つです。

データサイエンティストやデータアナリストは、pandasのDataFrameの形で存在するデータを様々な方法を用いて頻繁に結合しなければなりません。

複数のソースから異なるデータを収集し、異なるフォーマットで保存している場合、これはデータ分析中に実行する非常に重要なステップになります。

2つのpandas DataFrameを作成したので、PythonでDataFrameを結合するための様々な方法を一つずつ説明していきましょう。

この記事もチェック：PandasのDataFrameのqueryメソッドの使い方|複数条件や変数、文字列でのやり方を解説

方法1: concat() 関数を使用する

Pythonでは、pandasモジュールに concat() 関数が定義されており、指定した軸に沿って2つ以上のpandas DataFrameを結合するために使用されます。

Axis = 0 は縦軸、axis = 1 は横軸を意味します。

それらを連結することで、この関数は新しい DataFrame オブジェクトを返します。

これは、あるDataFrameの行または列を別のDataFrameに結合するのに使うことができます。

それでは、pandasのDataFrameに対して concat() 関数を実装するPythonコードを書いてみましょう。

# Create a new DataFrame-3

df3 = pd.DataFrame({"name": ['Ravi', 'Shantanu', 'Shiv'],

                    "roll_no": [106, 107, 108],

                    "state": ['Bihar', 'UP', 'Bihar'],

                    "City": ['Muzaffarpur', 'Agra', 'Bakhtiarpur']},

                    index = [5, 6, 7])

print("This is DataFrame-3:")

print(df3)
 
# Combine this newly created DataFrame-3
# to the existing DataFrame along vertical axis
# using append() function

df = df.append(df3)

print("The resultant DataFrame:")

print(df)

結果は以下の通りです。

# Create a new DataFrame-4

df4 = pd.DataFrame({"roll_no": [101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108],

                    "cgpa": [8.15, 8.18, 9.41, 8.56, 7.67, 9.36, 9.52, 7.35]})

print("This is DataFrame-4:")

print(df4)
 
# Combine this newly created DataFrame-3
# to the existing DataFrame along horizontal axis
# using merge() function

df = pd.merge(df, df4, on = "roll_no")

print("The resultant DataFrame:")

print(df)

方法2：append()関数を使用する

Python では、2つ以上の pandas DataFrame を結合するために、水平軸または垂直軸のどちらかに沿って追加する append() 関数も使用されます。

ここでは、pandasのDataFrameにappend()`関数を実装してみます。

# Create a new DataFrame-5

df5 = pd.DataFrame({"branch": ['ECE', 'ECE', 'CSE', 'EE', 'ICE', 'ME', 'TT', 'CHE'],

                    "year": [3, 3, 2, 1, 1, 4, 2, 3]})

print("This is DataFrame-5:")

print(df5)
 
# Combine this newly created DataFrame-3
# to the existing DataFrame along horizontal axis
# using join() function

df = df.join(df5)

print("The resultant DataFrame:")

print(df)