Pandasを使用してデータフレームを結合する方法についての具体的な例示

概要

pandasとconcatを組み合わせて活用すると、Pythonのプログラムでデータを簡単に結合することができます。

詳細内容

以下は、pandasとconcatを組み合わせてデータを結合する実務レベルのPythonコードの例です。

import pandas as pd# 結合するデータフレームを作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6],
                    'D': ['d', 'e', 'f']})# データフレームを結合する
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

このコードでは、まずpandasを`pd`としてインポートしています。

次に、結合したいデータフレーム`df1`と`df2`を作成します。

`pd.DataFrame()`メソッドを使用して、各データフレームのカラム名とデータを定義しています。

この例では、`df1`には’A’と’B’の2つのカラムがあり、`df2`には’C’と’D’の2つのカラムがあります。

次に、`pd.concat()`関数を使用してデータフレームを結合しています。

この関数には、結合したいデータフレームをリストで渡す必要があります。

また、`axis`パラメータを指定して、列方向（`axis=1`）に結合することを指定しています。

最後に、結合結果を`result`という変数に代入して、`print()`関数で結果を表示しています。

結合結果は以下のようになります。

   A  B  C  D
0  1  a  4  d
1  2  b  5  e
2  3  c  6  f

`df1`と`df2`が列方向に結合され、それぞれのデータが正しく結合されていることが確認できます。