Pandas入門講座｜12.concat関数でデータフレーム同士を結合する方法【PythonのライブラリPandas】

この動画では、Pandasのデータフレームの結合方法、concatメソッドについて学びます。 結合とは、2つのデータフレームをくっつけることです。 前回のレッスンで説明をしたmergeメソッドは、共通するカラムをキーとして2つのデータフレームを1つにしました。 mergeメソッドは、データフレーム同士を横に結合する方法でした 簡単にいうと、concatメソッドは、データフレーム同士を縦に結合させる方法です。 Pandasのデータ加工、人工知能のデータ前処理などでよく使われるメソッドです。 このレッスンでconcatをぜひ極めてください！ ▼目次 00:00 はじめに 01:22 データフレームの作成 02:07 concat関数で、2つのデータフレームを結合する方法 02:33 インデックスをリセットして結合する方法 02:49 3つのデータフレームを結合する方法 03:24 インデックスにラベルを追加する方法 04:16 カラムが共通しない場合の結合する方法 05:18 結合の種類　outerで結合する方法 05:38 結合の種類　innerで結合する方法 06:03 concat関数でデータフレームを縦方向に結合する方法 06:44 concat関数でデータフレームを横方向に結合する方法 07:00 複数データフレームを結合する方法 08:12 concatメソッドとmergeメソッド 08:58 おわりに ▼関連動画 Pandas入門｜04.データフレーム (DataFrame) とは｜データフレーム作成、インデックスやカラムの変更方法、データ操作    • Pandas入門｜04.データフレーム (DataFrame) とは｜デー...   ▼おすすめ動画 Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう【第一弾】    • Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第一弾 )｜一瞬で仕...   Pythonで面倒な「ブラウザ操作」や「データ収集」の作業を自動化しよう    • Pythonで面倒な「ブラウザ操作」や「データ収集」の作業を自動化しよう｜...   Pythonで面倒な「メール配信(Gmail)」の作業を自動化しよう    • Pythonで面倒な「メール配信(Gmail)」の作業を自動化しよう｜一瞬...   Python超入門コース ｜Pythonの超基本的な部分をたった1時間で学べます【プログラミング初心者向け入門講座】    • Python超入門コース 合併版｜Pythonの超基本的な部分をたった1時...   ▼自己紹介 現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化など） 前職：リクルート ▼SNS Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes Facebook :https://www.facebook.com/%E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005/ ▼文字書き起こし import pandas as pd まず、Pandasをインポートする記述を書きます。 「as」を使ってPandasを「pd」という名前で使えるようにしましょう。 実行します。 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') あとのソースコードで出てきますが、結合するカラムが一致していないときにwarning、つまり警告がでてくることがあります。 そのwarningがでていても処理には影響はありません。 しかし、jupyter labが読みづらくなってしまうので、warningを表示させない設定にしましょう。 warningsというライブラリをインポート。 その上で、warningsドットfillterwarings、無視という意味のイグノアを書きましょう。 df01 = pd.DataFrame( {'氏名':['佐藤', '鈴木', '高橋', '田中'], 'クラス':['df01', 'df01', 'df01', 'df01'], '数学': [1, 2, 3, 4], '国語':[5, 6, 7, 8]}) df01 結合のためにデータフレームを作成しましょう。 まず1つ目のデータフレームを作成します。 df01というクラスの佐藤さん、鈴木さん、高橋さん、田中さんが受けた数学と国語のテスト結果のデータフレームを作成しましょう。 点数は、わかりやすさのために1234とします。実行します。このようなデータフレームです。 df02 = pd.DataFrame( {'氏名':['伊藤', '渡辺', '山本'], 'クラス':['df02', 'df02', 'df02'], '数学': [9, 10, 11], '国語':[12, 13, 14]}) df02 2つ目のデータフレームです。 df02というクラスの伊藤さん、渡辺さん、山本さんが受けた数学と国語のテスト結果のデータフレームを作成します。 このようなデータフレームです。 pd.concat([df01, df02]) それでは早速、df01とdf02のテーブルを結合させてみましょう。 pd.concatと書いて丸括弧。丸括弧の中に、結合したいデータフレームをリストで記述します。 実行します。結合できました。 簡単でしたね。 ただし、色々工夫ができますので、みていきましょう。 pd.concat([df01, df02], ignore_index=True) 先ほどのデータフレームは、それぞれのデータフレームのインデックスをそのまま使っていました。 インデックス番号を再度振り直すには、ingore_indexの引数にTrueを渡します。 実行します。 インデックス番号が振り直されました。 df03 = pd.DataFrame( {'氏名':['中村', '小林', '加藤'], 'クラス':['df03', 'df03', 'df03'], '数学': [15, 16, 17], '国語':[18, 19, 20]}) df03 concatでは、2つ以上のデータフレームを結合することができます。 試しに、3つのデータフレームを結合させてみましょう。 そのために、3つ目のデータフレームを作成します。 このようなデータフレームです。 pd.concat([df01, df02, df03]) 複数のデータフレームを結合の方法は簡単です。 結合したいデータフレームをリストにするだけです。 実行します。 クラスがデータフレームの名前なので、複数のデータフレームが結合されていることがわかります。 pd.concat([df01, df02, df03],keys=['df01','df02','df03']) 今回はカラム名のクラスにデータフレームを名前をそのまま書いてあるので、元のデータフレームがなんだったかわかります。 しかし、このカラムがなかったら、元のデータフレームがなんなのかわからなくなります。 その場合は、keysという引数に任意の名前のリストを渡します。 そのリストの名前がマルチインデックスになります。1番目、2番目、3番目という名前にしましょう。 実行します。 keysで指定した名前がインデックスとして表示されています。 ちなみに、マルチインデックスとは、その名前の通り、複数のインデックスという意味です。 df.index インデックスを確認してみましょう。 MultiIndexとなっています。 このようにデータフレームは複数のカラムをインデックスに指定することができます。 この機会にMultiIndexという単語だけでも覚えておきましょう。 df04 = pd.DataFrame( {'氏名':['吉田', '山田', '佐々木'], 'クラス':['df04', 'df04', 'df04'], '数学': [21, 22, 23], '社会':[24, 25, 26]}) df04 さて、もう1つデータフレームを作成してみましょう。 今までのデータフレームは、数学と国語の教科のデータフレームでした。 今度は、数学のカラム名はそのまま、国語のカラム名をではなく社会のテスト結に変更をして、名前は吉田さん、山田さん、佐々木さんのデータフレームを作成しましょう。 このようなデータフレームです。 続きは文字書き起こしブログにて。 ▼書き起こしブログ https://kino-code.com/pandas-concat/ #PythonとPandas #Pandas入門 #Pandas使い方 ▼お仕事のお問い合わせ キノコードでは、仕事の自動化の開発業務&コンサルティング業務のみを現在受け付けております。 お問い合わせ先かTwitterのDMか、「キノコードトップページ→概要」にあるメールアドレスまでお問い合わせください。