concatの使い方, データフレームを結合する(python/pandas)



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if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

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dot

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公開日:2024/5/2      

■concatの説明

concatはpandasのデータフレーム形式を結合します。

■具体例

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'x':[10, 20, 30], 'y':[5, 3, 9]}) # データフレーム1生成
df2 = pd.DataFrame({'x':[40, 50, 60], 'y':[1, 6, 5]}) # データフレーム2生成

df = pd.concat([df1, df2] , ignore_index=True) # ignore_index=Trueでインデックスを振りなおす

print(df)

     x     y
0  10    5
1  20    3
2  30    9
3  40    1
4  50    6
5  60    5


異なるラベルが含まれるデータフレームの結合は以下となります。

df1 = pd.DataFrame({'x':[10, 20, 30], 'y':[5, 3, 9]}) # データフレーム1生成
df2 = pd.DataFrame({'y':[40, 50, 60], 'z':[1, 6, 5]}) # データフレーム2生成

df = pd.concat([df1, df2] , ignore_index=True)

print(df)

     x        y        z
0  10.0     5   NaN
1  20.0     3   NaN
2  30.0     9   NaN
3  NaN    40    1.0
4  NaN    50    6.0
5  NaN    60    5.0










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os

pickle

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range

re.split

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sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

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digitize

dot

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ndmin

pad

poly1d

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prod

random

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shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

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expit

imread

interpolate

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