2 つの pandas dataframe を連結する方法 (例あり)

次の基本構文を使用して、2 つのパンダ データフレームを連結できます。

 df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: 2 つの Pandas DataFrame を連結する方法

次の 2 つのパンダ DataFrame があると仮定します。

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A'],
                    ' assists ': [5, 7, 7, 9],
                    ' points ': [11, 8, 10, 6]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['B', 'B', 'B', 'B'],
                    ' assists ': [4, 4, 3, 7],
                    ' points ': [14, 11, 7, 6]})
#view DataFrames
print (df1)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6

print (df2)

  team assists points
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6

次の構文を使用して 2 つの DataFrame を連結できます。

 #concatenate the DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2])

#view resulting DataFrame
print (df3)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6

結果は、両方の DataFrame からのデータを含む DataFrame です。

DataFrame を連結するときに新しいインデックスを作成する場合は、 ignore_index引数を使用する必要があります。

 #concatenate the DataFrames and ignore index
df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view resulting DataFrame
print (df3)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
4 B 4 14
5 B 4 11
6 B 3 7
7 B 7 6

結果の DataFrame のインデックスは 0 ～ 7 であることに注意してください。

注 #1:この例では、2 つのパンダ DataFrame を連結しましたが、この正確な構文を使用して、必要な数の DataFrame を連結できます。

注 #2: pandas concat()関数の完全なドキュメントは、ここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

複数の列にまたがる Pandas DataFrame をマージする方法
インデックス上の 2 つの Pandas DataFrame をマージする方法
Pandas DataFrame に列を追加する方法