今回の記事では下記の悩みを解消します。
「Pandas DataFrameでデータを結合する方法がわからない」
「Pandasのconcat関数の使い方がわからない」
こんな悩みを解決していきます。
今回の記事では、Pandas DataFrameでデータを結合する方法（concat関数）について解説していきます。
Pandas DataFrameでキーを基にデータを結合する方法（merge関数）はこちら参照
pythonを活用したデータサイエンスでは、複数のデータを結合することは頻出ですので、是非、今回の記事で理解してほしいです！
早速解説していきます。
Pandas concat関数の使い方
Pandasのconcat関数を使用することで、複数のデータフレームを縦方向（行単位）や横方向（列単位）に結合できます。
今回はタイタニック予測問題データを使って解説していきます。データはkaggleのホームページからダウンロードできます。
train.csvをdfとして読み込んで、今回はデータを結合した様子をわかりやすくするため、’Fare’,’Sex’, ‘Age’列の3つの列を使って、下のdf1とdf2を結合してみたいと思います。
df_ = df[['Fare','Sex', 'Age' ]] df1 = df_.iloc[0:3, :] df2 = df_.iloc[10:13, :]
まずは行方向（縦方向）に結合する場合を解説していきます。
行方向（縦方向）に結合
pandasのconcat関数を使って、df1とdf2を行方向（縦方向）に結合してみます。
下記のコードでは、df1にdf2が追加されます。
（pd.concat([df2, df1])と書くと、df2にdf1が結合されます）
また3個以上のデータを結合する場合は、「pd.concat([df1, df2, df3])」と書けばOK。
pd.concat([df1, df2])
データを結合すると、index番号が0からの連番にならないので、データを結合後、index番号のresetを忘れないようにしましょう！（下記記事参照）
結合後のデータ（df_after）にreset_index(drop = True)を適用すると、行番号が0からの連番に変更されていることが確認できます。
今回は列（’Fare’, ‘Sex’, ‘Age’）が完全に同一である場合を解説しましたが、実践的には異なる列名を有するデータを結合する場合もあるので、その場合についても解説していきます。
列名が異なるデータを結合する場合
df1にはない列「Pclass’列」を有するデータをdf3として、df1とdf3を結合する場合を考えてみます。
df3 = df[['Sex', 'Age','Pclass']].iloc[20:23,:] df3
df1とdf3を結合すると下記図のようになります。結合するデータの列名が異なる場合は、新しい列名（今回はdf1にはない’Pclass’列）が追加されて、データが欠損している箇所はNaN（欠損値）として出力されます。df1には’Pclass’列のデータがなく、df3には’Fare’列のデータがないのでNaNと表記されています。
pd.concat([df1, df3])
このように列名が完全に一致していないデータ同士を結合することも頻出ですので、是非出力結果（画像）を確認して理解するようにしてください。
続いて列方向に結合する場合を図解してみます。
列方向（横方向）に結合
df1とは異なる列（’SibSp’,’Embarked’）を有するdf4として、df1とdf4を列方向（横方向）に結合する場合を考えてみます。
df4 = df[['SibSp','Embarked']].iloc[0:3, :]
列方向に結合する場合は、引数『axis = 1』と設定することで、列方向（横）にデータを結合できます。df1とdf4を結合すると下記図のようになります。
pd.concat([df1, df4], axis = 1)
列方向に結合する場合、df1とdf2のように列名が同じであっても、concat関数でデータを結合する際は、全ての列が異なると認識されて結合されます。
下記では’Fare’, ‘Sex’, ‘Age’列が、全て違う列と認識されています。df1とdf2はカラム名が全て同じですが、concat関数で結合すると、異なるれつと認識されて結合されています。
またdf2の行番号を0からにするためにreset_index(drop = True）としています。
今回の記事はここまでです。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
pythonを活用したデータサイエンスでは、データを結合するのは頻出なので、是非今回の記事で、Pandasのconcat関数の使い方をマスターしてください。
本記事が皆さんのお役に少しでも立てることを願っています。
