2 つの pandas dataframe を追加する方法 (例あり)

次の基本構文を使用して、2 つの pandas DataFrame を 1 つの DataFrame に追加できます。

 big_df = 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 1: 2 つの Pandas DataFrame を追加する

次のコードは、2 つのパンダ DataFrame を 1 つの DataFrame に追加する方法を示しています。

 import pandas as pd

#create two DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                    ' y ': [5, 7, 7, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                    ' z ': [8, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 9, 7]})

df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23],
                    ' z ': [9, 12, 19]})

#append two DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view final DataFrame
combined

	X Y Z
0 25 5 8
1 14 7 8
2 16 7 10
3 27 5 6
4 20 7 6
5 12 6 9
6 15 9 6
7 14 9 9
8 19 5 7
9 58 14 9
10 60 22 12
11 65 23 19

例 2: 3 つ以上の Pandas DataFrame を追加する

pd.concat()関数を使用して、3 つ以上の pandas DataFrame を一緒に追加できることに注意してください。

 import pandas as pd

#create three DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16],
                    ' y ': [5, 7, 7]})

df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23]})

df3 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 61, 77],
                    ' y ': [10, 12, 19]})

#append all three DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2, df3], ignore_index= True )

#view final DataFrame
combined

	x y
0 25 5
1 14 7
2 16 7
3 58 14
4 60 22
5 65 23
6 58 10
7 61 12
8 77 19

ignore_index引数を使用しなかった場合、結果として得られる DataFrame のインデックスは、個々の DataFrame ごとに元のインデックス値を保持することに注意してください。

 #append all three DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2, df3])

#view final DataFrame
combined

	x y
0 25 5
1 14 7
2 16 7
0 58 14
1 60 22
2 65 23
0 58 10
1 61 12
2 77 19

pandas.concat()関数の完全なオンライン 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機能を実行する方法を説明します。

Pandas fillna() を使用して NaN 値を置き換える方法
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