Pandas で 2 つの DataFrame の行を連結するにはどうすればよいですか?また、データフレームを結合するための代替方法はありますか?

Pandas で 2 つのデータフレームの行を連結する: ガイド

Pandas でデータを操作する場合、次のことが必要になる場合がよくあります。複数のソースからのデータを結合します。これはさまざまな方法で実現できますが、その 1 つが連結です。連結により、データフレームの水平方向の位置合わせと結合が可能になり、データの包括的なビューが表示されます。

2 つのデータフレームの行の連結

2 つのデータフレーム内の行を連結するプロセス、 df_a と df_b は簡単です。 concat 関数を呼び出して axis=1 を指定すると、データフレームを列方向に連結でき、その結果、df_a と df_b の両方と同じ行数 (nRow) と、その数の合計に等しい列数を持つデータフレームが得られます。

次の例を考えてみましょう。

<code class="python">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)</code>

これらのデータフレームを水平方向に連結するには、次のコードを使用します。

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

結果データフレームは次の構造になります。

<code class="python">        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  </code>

代替メソッド

連結に加えて、データフレームを結合するために使用できる代替メソッドがあります。これらのメソッドには、マージと結合が含まれます。

マージ

データフレームのマージでは、特定の列またはキーに基づいてデータフレームが結合されます。これは、データフレームが共通の列を共有しており、その列に基づいてデータを結合する場合に便利です。同じ行数を持つ上記のデータフレーム df_a と df_b の場合、次のようにインデックスを使用してそれらをマージできます。

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

Joining

Joining dataframes は結合に似ていますが、特定の列に基づいてデータフレームを結合するのではなく、行の位置に基づいてデータフレームを結合します。繰り返しますが、行数が同じで重複するインデックスがない df_a と df_b の場合、次のように結合できます。

<code class="python">df_a.join(df_b)</code>

どの方法を使用するかの選択は、特定のデータの要件によって異なります。分析タスク。連結、マージ、結合はすべて、データフレームを結合する便利な方法を提供し、さまざまなシナリオを処理する柔軟性を提供します。

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