PythonとPandasを使用したデータ連結

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasには、データを連結するための便利なメソッドがあります。その一つがconcatメソッドです。このメソッドを使用すると、複数のデータフレームを縦または横に連結することができます。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
                   index=[0, 1, 2])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
                    'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
                    'D': ['D3', 'D4', 'D5']},
                   index=[3, 4, 5])

# 縦方向に連結
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

上記のコードは、df1とdf2という2つのデータフレームを縦方向（行方向）に連結します。concatメソッドの第一引数には連結したいデータフレームをリストとして渡します。また、axisパラメータを指定することで連結の方向を制御できます。デフォルトは0で、これは縦方向の連結を意味します。1を指定すると、横方向（列方向）に連結します。

連結するデータフレームの列名が一致していない場合、Pandasは欠損値NaNで埋めます。これは、concatメソッドが列名を基準にデータを連結するためです。列名が一致していない場合でも連結を行いたい場合は、joinパラメータを使用して連結方法を指定できます。join='outer'を指定すると、全ての列を残します（デフォルト）。一方、join='inner'を指定すると、共通する列のみを残します。

以上がPythonとPandasを使用したデータ連結の基本的な方法です。データ分析を行う際には、複数のデータセットを一つにまとめることがよくあります。そのような場合には、concatメソッドを活用してみてください。.