DataFrameを縦方向でも横方向でも結合できるのがconcat関数の特徴を持つpd.concatについてまとました。 データフレームのデータの追加(縦結合)や属性の追加(横結合)で利用シーンの多い、pd.concatの利用方法についてまとめました。


pd.concat の引数axisとignore_index

下図を参照してください。

concat_format

リスト形式で連結対象データフレームを指定する

concat 関数には連結したいデータフレームをリスト形式で渡します。 図のように、df1, df2, df3 の3つのデータフレームを一つに連結したいのであれば [df1, df2, df3] とします。 pd.concat では一度に複数のデータフレームの結合が可能です。

axis で連結方向:縦横が指定可能

axisは連結方向を示します。デフォルトのaxis=0は縦方向、axis=1は横方向の連結です。

縦方向の連結では、列の内容が同じで行(データを追加したい等)のケースでとても便利です。いわゆる行を増やす縦持ちデータ追加です。 

一方、社員や製品の属性情報を追加する等の行ではなく、列を追加する場合は横方向にデータが追加します。  縦方向でも横方向でも結合できるのがconcat関数の大きな特徴です。

ignore_index 連結されたインデックスをそのままか、振り直すかを指定する

ignoreindexにはインデックスを振り直すか、そのまま他を指定します。falseを指定すると、そのままです。trueを指定すると、インデックスを振り直します。デフォルトはfalseでそのままです。

axis=0 (デフォルト)で縦向きに連結する

連結するデータフレーム(df1,df2,df3)です。3つのデータフレームの列は同一です。

concat_axis_0

連結結果です。ignore_indexの設定でインデックス番号がそのままだったり、振り直されたりしています。

concat_axis_0

このように、pd.concat のaxis=0 縦向き連結はデータの追加に適しています。

axis=1 横向き連結

df4を作りたいと思います。df3.set_index(「名前」)で名前列をインデックスにします。 df4です。「名前」がインデックスになっていることがわかります。

新しいデータフレームを作成します。df5とします。 df5は名前と役職を持つデータフレームとします。そしてこのデータフレームのインデックスも「名前」に設定します。

concat_axis_1

join=”outer”は外部結合 、join=”inner”は内部結合

この名前の列を軸(キー)に df4とdf5の2つのデータフレームを横方向に結合してみます。axis=1を指定します。 今度は引数joinを指定してすることで連結のスタイルを指定します。join=”outer”は外部結合です。 joinを指定しなかった時と同じ結果になります。

join=”inner”は内部結合です。お互いに存在するデータのみが結合されます。 outerjoinとinnerjoinの違いは覚えておきたいところです。縦方向でも横方向でも結合できるのがconcat関数の特徴です。

concat_axis_1

参照:pd.concat