R の `cbind` 関数と同様に、Python で 2 つの Pandas DataFrame を水平方向 (列方向) に結合するにはどうすればよいですか?

Pandas で 2 つのデータフレームの行を連結する

質問:
Python で 2 つのデータフレームを水平方向 (列方向) に結合するにはどうすればよいですか? R の cbind 関数に似た Pandas ライブラリ?

解決策:
キーを考慮せずにデータフレームを水平方向に連結するには、axis=1 パラメーターを指定して pd.concat() 関数を使用します。 。このパラメータは列に沿った連結を指定します:

<code class="python">result = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>

例:
次の例を考えてみましょう:

<code class="python">import pandas as pd

dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz':[500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)

dict_data = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

result = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)

print(result)</code>

出力:

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010  

ご覧のとおり、結果のデータフレームには、元の 2 つのデータフレームの合計と同じ行数と列数が含まれています。

代替方法:
pd.concat() に加えて、ブラインド列連結には merge() または join() を使用することもできます。ただし、これらのメソッドでは、データフレーム間でインデックスまたはキーが一致する必要があります:

<code class="python"># Using merge()
result = df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)

# Using join()
result = df_a.join(df_b)</code>

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