Pandas で同じ数の行を持つ 2 つの DataFrame を結合する方法は?

Pandas で 2 つのデータフレームの行を連結する

キーを考慮せずに同じ行数で 2 つのデータフレーム df_a と df_b を水平方向に連結するには、axis パラメータを 1 に設定して concat 関数を使用します:

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

たとえば、次の 2 つのデータフレーム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>

axis=1 で concat 関数を使用すると、これらのデータフレームを列方向に連結できます:

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

これにより、同じ行数 (3) と両方のデータフレームの列の合計に等しい列数 (9) を持つデータフレームが生成されます。 :

        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  

重複する列がないため、マージされたデータフレームは列を直接結合して 1 つのテーブルにすることに注意してください。

さらに、データフレームはインデックスを使用してマージできます。同じ行数で、同じ結果が得られます:

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

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