【Python】DataFrame 横方向の結合方法3種類 比較まとめ

DataFrame 横方向の結合方法3種類 比較まとめ

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C1', 'C2', 'C3']},
                   index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C2', 'C3', 'C4'],
                    'D': ['D2', 'D3', 'D4']},
                   index=['TWO', 'THREE', 'FOUR'])

display(df1)
display(df2)

	A	B	C
ONE	A1	B1	C1
TWO	A2	B2	C2
THREE	A3	B3	C3

	C	D
TWO	C2	D2
THREE	C3	D3
FOUR	C4	D4

1. pd.concat()

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

	A	B	C	C	D
ONE	A1	B1	C1	NaN	NaN
TWO	A2	B2	C2	C2	D2
THREE	A3	B3	C3	C3	D3
FOUR	NaN	NaN	NaN	C4	D4

複数のDataFrameを単純に縦または横方向に結合するために使用されます。
横方向に結合する際はインデックスを参照します。
また、3つ以上のDataFrameを同時に結合することも可能です。

2. pd.DataFrame.merge()

result = df1.merge(df2, on='C')
print(result)

	A	B	C	D
0	A2	B2	C2	D2
1	A3	B3	C3	D3

特定のカラムをもとに2つのDataFrameを結合します。
条件を細かく指定することで、SQLのようなJOIN操作を行うことが可能です。

3. pd.DataFrame.join()

result = df1.join(df2, lsuffix='_l', rsuffix='_r')
print(result)

	A	B	C_l	C_r	D
ONE	A1	B1	C1	NaN	NaN
TWO	A2	B2	C2	C2	D2
THREE	A3	B3	C3	C3	D3

merge()と似ていますが、こちらはインデックスをもとにDataFrameを結合します。
結合によりカラム名が重複する場合はサフィックスを指定する必要があります。