pandas.concat() によるデータセットの連結

pandas.concat() によるデータセットの連結

　pandas.concat() はデータセットの連結に用いられる関数です。
　最初に重複ラベルのない Series 同士を連結してみます。

# PANDAS_CONCAT_01

# In[1]

import numpy as np
import pandas as pd

# Seriesオブジェクトを作成
s1 = pd.Series([1, 2], index=list("ab"))
s2 = pd.Series([3, 4], index=list("cd"))

# pandas.concat()でs1とs2を連結する
s3 = pd.concat([s1, s2])

print(s3)

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

　次は pandas.concat() を使って、重複ラベルのない DataFrame 同士を連結してみます。デフォルトでは行方向 (縦方向) に連結されます。

# In[2]

# DataFrameを作成
d1 = pd.DataFrame([[1, 2],
                   [3, 4]],
                  index = [1, 2], columns = list("ab"))

d2 = pd.DataFrame([[5, 6],
                   [7, 8]],
                  index = [3, 4], columns = list("cd"))

# pandas.concat()でd1とd2を行方向に連結する
d3 = pd.concat([d1, d2])

print(d3)

     a    b    c    d
1  1.0  2.0  NaN  NaN
2  3.0  4.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  5.0  6.0
4  NaN  NaN  7.0  8.0

　列方向 (横方向) につなぐ場合は axis キーワードに 1 を渡します。

# In[3]

# concat()関数でd1とd2を列方向に連結する
d4 = pd.concat([d1, d2], axis = 1)

print(d4)

     a    b    c    d
1  1.0  2.0  NaN  NaN
2  3.0  4.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  5.0  6.0
4  NaN  NaN  7.0  8.0

　次は列ラベルの一部が重複する DataFrame を連結してみます。

# In[4]

# DataFrameを作成
d5 = pd.DataFrame([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6]],
                  index = [1, 2],
                  columns = list("ABC"))

d6 = pd.DataFrame([[10, 20, 30],
                   [40, 50, 60]],
                  index = [3, 4],
                  columns = list("BCD"))

# d5とd6の和集合
d7 = pd.concat([d5, d6], sort = True)

print(d7)

     A   B   C     D
1  1.0   2   3   NaN
2  4.0   5   6   NaN
3  NaN  10  20  30.0
4  NaN  40  50  60.0

　このように、デフォルトでは和集合をとるように設定されています (join="outer")。すなわち、ラベルはすべて用いられ、該当する要素がない場合は欠損値として NaN が当てられます。
　join="inner" に設定すると積集合をとります (共通するラベルを抽出します)。

# In[5]

# d5とd6の積集合
d8 = pd.concat([d5, d6], join = "inner", sort = True)

print(d8)

    B   C
1   2   3
2   5   6
3  10  20
4  40  50

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# PANDAS_CONCAT_02

# In[1]

import numpy as np
import pandas as pd

# Seriesオブジェクトを作成
s4 = pd.Series([1, 2], index=list("ab"))
s5 = pd.Series([3, 4], index=list("ab"))

# pandas.concat()でs4とs5を連結
s6 = pd.concat([s4, s5])

print(s6)

a    1
b    2
a    3
b    4
dtype: int64

　このように、Series は重複ラベルを許容します。
　重複ラベルにアクセスすると、対応するすべての要素が返ります。

# In[2]

# 重複ラベルにアクセス
print(s6["a"])

a    1
a    3
dtype: int64

　しかし、データ分析の実践においては、重複ラベルはトラブルのもとなので、なるべく避けたほうがよいでしょう。ignore_index を True に設定すると、古いラベルを破棄して新しいラベルを割り当てます。

# In[3]

# pandas.concat()でs4とs5を連結して新しいラベルを作成
s7 = pd.concat([s4, s5], ignore_index = True)

print(s7)

0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

　自分でラベルを設定したい場合は、index 属性にアクセスして書き換えます。

# In[4]

# インデクス変更
s6.index = ["a", "b", "c", "d"]

print(s6)

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64