Pandas入門講座｜12.データフレームの結合方法（concat）【PythonのライブラリPandas】

この動画では、Pandasのデータフレームの結合方法、concatメソッドについて学びます。
結合とは、2つのデータフレームをくっつけることです。
前回のレッスンで説明をしたmergeメソッドは、共通するカラムをキーとして2つのデータフレームを1つにしました。
mergeメソッドは、データフレーム同士を横に結合する方法でした
簡単にいうと、concatメソッドは、データフレーム同士を縦に結合させる方法です。
Pandasのデータ加工、人工知能のデータ前処理などでよく使われるメソッドです。
このレッスンでconcatをぜひ極めてください！

▼目次
00:00 はじめに
01:06 データフレームの作成
01:59 同じ名前のカラムをキーに結合
02:33 重複カラム名の指定方法
03:35 異なるカラム名をキーに結合
04:16 複数のキーで結合
05:38 結合の種類
08:53 インデックスをキーに結合
09:34 結合結果をソート
09:51 concatメソッドとmergeメソッド
10:32 おわりに

▼関連動画
Pandas入門｜04.データフレーム (DataFrame) とは｜データフレーム作成、インデックスやカラムの変更方法、データ操作

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▼文字書き起こし
import pandas as pd

まず、Pandasをインポートする記述を書きます。
「as」を使ってPandasを「pd」という名前で使えるようにしましょう。
実行します。

import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)

あとのソースコードで出てきますが、結合するカラムが一致していないときにwarning、つまり警告がでてくることがあります。
そのwarningがでていても処理には影響はありません。
しかし、jupyter labが読みづらくなってしまうので、warningを表示させない設定にしましょう。
warningsというライブラリをインポート。
その上で、warningsドットfillterwarings、無視という意味のイグノアを書きましょう。

df01 = pd.DataFrame( ‘氏名’:[‘佐藤’, ‘鈴木’, ‘高橋’, ‘田中’],
‘クラス’:[‘df01’, ‘df01’, ‘df01’, ‘df01’],
‘数学’: [1, 2, 3, 4],
‘国語’:[5, 6, 7, 8])
df01
結合のためにデータフレームを作成しましょう。
まず1つ目のデータフレームを作成します。
df01というクラスの佐藤さん、鈴木さん、高橋さん、田中さんが受けた数学と国語のテスト結果のデータフレームを作成しましょう。
点数は、わかりやすさのために1234とします。実行します。このようなデータフレームです。

df02 = pd.DataFrame( ‘氏名’:[‘伊藤’, ‘渡辺’, ‘山本’],
‘クラス’:[‘df02’, ‘df02’, ‘df02’],
‘数学’: [9, 10, 11],
‘国語’:[12, 13, 14])
df02

2つ目のデータフレームです。
df02というクラスの伊藤さん、渡辺さん、山本さんが受けた数学と国語のテスト結果のデータフレームを作成します。
このようなデータフレームです。

pd.concat([df01, df02])

それでは早速、df01とdf02のテーブルを結合させてみましょう。
pd.concatと書いて丸括弧。丸括弧の中に、結合したいデータフレームをリストで記述します。
実行します。結合できました。
簡単でしたね。
ただし、色々工夫ができますので、みていきましょう。

pd.concat([df01, df02], ignore_index=True)

先ほどのデータフレームは、それぞれのデータフレームのインデックスをそのまま使っていました。
インデックス番号を再度振り直すには、ingore_indexの引数にTrueを渡します。
実行します。
インデックス番号が振り直されました。

df03 = pd.DataFrame( ‘氏名’:[‘中村’, ‘小林’, ‘加藤’],
‘クラス’:[‘df03’, ‘df03’, ‘df03’],
‘数学’: [15, 16, 17],
‘国語’:[18, 19, 20])
df03

concatでは、2つ以上のデータフレームを結合することができます。
試しに、3つのデータフレームを結合させてみましょう。
そのために、3つ目のデータフレームを作成します。
このようなデータフレームです。
pd.concat([df01, df02, df03])
複数のデータフレームを結合の方法は簡単です。
結合したいデータフレームをリストにするだけです。
実行します。
クラスがデータフレームの名前なので、複数のデータフレームが結合されていることがわかります。

pd.concat([df01, df02, df03],keys=[‘df01′,’df02′,’df03’])

今回はカラム名のクラスにデータフレームを名前をそのまま書いてあるので、元のデータフレームがなんだったかわかります。
しかし、このカラムがなかったら、元のデータフレームがなんなのかわからなくなります。
その場合は、keysという引数に任意の名前のリストを渡します。
そのリストの名前がマルチインデックスになります。1番目、2番目、3番目という名前にしましょう。
実行します。
keysで指定した名前がインデックスとして表示されています。
ちなみに、マルチインデックスとは、その名前の通り、複数のインデックスという意味です。

df.index

インデックスを確認してみましょう。
MultiIndexとなっています。
このようにデータフレームは複数のカラムをインデックスに指定することができます。
この機会にMultiIndexという単語だけでも覚えておきましょう。

df04 = pd.DataFrame( ‘氏名’:[‘吉田’, ‘山田’, ‘佐々木’],
‘クラス’:[‘df04’, ‘df04’, ‘df04’],
‘数学’: [21, 22, 23],
‘社会’:[24, 25, 26])
df04

さて、もう1つデータフレームを作成してみましょう。
今までのデータフレームは、数学と国語の教科のデータフレームでした。
今度は、数学のカラム名はそのまま、国語のカラム名をではなく社会のテスト結に変更をして、名前は吉田さん、山田さん、佐々木さんのデータフレームを作成しましょう。
このようなデータフレームです。

続きは文字書き起こしブログにて。

▼書き起こしブログ
https://kino-code.com/pandas-concat/

#PythonとPandas #Pandas入門 #Pandas使い方

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