Python 結合（concat）の使い方をまとめました!（10分）

concatを使うと何が出来るの?

このように，2つのデータフレームを1つにまとめて表示させることが出来ます．

これ以外にも，様々な表示が出来ます．

それでは，コードを見ていきましょう⤵

結合（concat）の使い方をまとめました!

ライブラリ

まずは，今回使うライブラリを載せておきます．

# pandas をimport (表計算をしてくれる便利なライブラリ)
import pandas as pd

#行列を扱うためのライブラリ
import numpy as np

#正規性があるランダムな数を使うためのライブラリ
from numpy.random import randn

コード

２つのデータフレームをconcatで結合しよう!

1つ目のデータフレームを作ります．

dataframe_1 = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4,5], 
                           "B":[6,7,8,9,10], 
                           "C":[11,12,13,14,15]})

#実行
dataframe_1

次に2つ目のデータフレームを作ります．

2つ目は，ランダムな数を並べます．

dataframe_2 = pd.DataFrame({"A":randn(3), 
                           "B":randn(3), 
                           "C":randn(3)})

#実行
dataframe_2

それでは，concatで結合してみましょう⤵

#concatを使ってみる(dataframe_1とdataframe_2を結合する)
data_concat = pd.concat([dataframe_1, dataframe_2])

#実行
data_concat

このように，concatを使うと，データフレーム同士を結合することが出来ました．

次に，『Num』が表示された時の表示の仕方をご紹介します．

Numが表示された時はどうすればいいの?

『Num』が表示されるように，3つ目のデータフレームを作ります．

dataframe_3 = pd.DataFrame({"C":randn(3), 
                           "D":randn(3), 
                           "E":randn(3)})

#実行
dataframe_3 

これと，1つ目のデータフレームをconcatで結合したいと思います．

#concatを使ってみる(dataframe_1とdataframe_3を結合する)
data_concat2 = pd.concat([dataframe_1, dataframe_3])

#実行
data_concat2

このように，『Num』が表示されてしまいます．

そこで，2つのデータフレームのうち，

共通している行の値のみを取り出します．

コードはこのようになります⤵

#共通する行を結合
data_concat3 = pd.concat([dataframe_1, dataframe_3], join="inner")

#実行
data_concat3

join=”inner”

を使うことで，共通している項目のみ取り出すことが出来ます．

ちなみに，共通している列を結合したい場合は，このように書きます⤵

#共通する列を結合
data_concat4 = pd.concat([dataframe_1, dataframe_3], join="inner", axis=1)

#実行
data_concat4

axis=1

を使うことで，共通している列を結合することが出来ます．

最後に，リストを結合する方法をご紹介します⤵

リストにアペンド（append）したデータを結合するためには?（本題）

Pythonを勉強し始めて，for文に慣れてくると，

値をリストに入れる作業を行う機会があります．

例えば，このような場合です⤵

#空のリストを用意
locate_list = []

i = 1
for i in range(12):
    
    #指定したデータフレームの行を抽出
    df10 = df2_b[6*i-6 : 6*i]
    
    #リストに抽出した結果を入れる
    locate_list.append(df10)


#実行
locate_list

 [            Time  Num1  Num2
 1  2011/1/15 2:00     0     0
 2  2011/1/15 3:00     0     0
 3  2011/1/15 4:00     0     0
 4  2011/1/15 5:00     0     0
 5  2011/1/15 6:00     0     0
 6  2011/1/15 7:00     0     0,
                Time  Num1  Num2
 7    2011/1/15 8:00     0     0
 8    2011/1/15 9:00     0     0
 9   2011/1/15 10:00     0     0
 10  2011/1/15 11:00     0     0
 11  2011/1/15 12:00     0     0
 12  2011/1/15 13:00     0     0,
                Time  Num1  Num2
 13  2011/1/15 14:00     0     0
 14  2011/1/15 15:00     0     0
 15  2011/1/15 16:00     0     0
 16  2011/1/15 17:00     0     0
 17  2011/1/15 18:00     0     0
 18  2011/1/15 19:00     0     0,
                Time  Num1  Num2
 19  2011/1/15 20:00     0     0
 20  2011/1/15 21:00     0     0
 21  2011/1/15 22:00     0     0
 22  2011/1/15 23:00     0     0
 23   2011/1/16 0:00     0     0
 24   2011/1/16 1:00     0     0]

concatを使うと，これを一つに結合することが出来ます．

コードはこのようになります⤵

#リストを結合する
df_concat = pd.concat(locate_list)

#実行
df_concat

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終わりに

本記事を読んでいただき，本当にありがとうございます!

今回は，結合（concat）の使い方についてご紹介しました．

Pythonで，データフレーム扱う時に，concatを使う機会がよくあるので，

ぜひ，この記事を見て，勉強してみてください^^

それでは・・・

Q &A