DataFrameでcolumn名の異なる列を縦に結合する。

状況

DataFrameのColumn名の異なる列を、ひとつの列にしたい。

まず仮のDataFrameを用意します。

import pandas as pd

list_A = [["apple", 100], ["banana", 200], ["orange", 300]]
list_B = [["potato", 30], ["carrot", 20], ["lettuce", 10]]


df_A = pd.DataFrame(data=list_A, columns=["fruits", "price"])
df_B = pd.DataFrame(data=list_B, columns=["vegetables", "weight"])

	fruits	price
0	apple	100
1	banana	200
2	orange	300

	vegetables	weight
0	potato	30
1	carrot	20
2	lettuce	10

例えば、fruitsの列とvegetablesの列を一緒のfoodの列にしたいとします。

このままpandasの関数concatで2つのDataFrameを縦結合をしようとすると、以下のようにfruitsとvegetablesの列は別の列になってしまします。

# 縦結合
df_food = pd.concat([df_A, df_B], ignore_index=True)

絶妙に困りますよねこれ…。

解決策

名前を一致させてから、結合する。

# colum名変更
df_food_A = df_A.rename(columns={'fruits': 'food'}) 
df_food_B = df_B.rename(columns={'vegetables': 'food'})
# 縦結合
df_food = pd.concat([df_food_A, df_food_B], ignore_index=True)

解説

colum名変更

データ.rename(columns={'変更前の名前': '変更後の名前'})でDataFrameのcolum名を変更できます。

# colum名変更
df_food_A = df_A.rename(columns={'fruits': 'food'}) 

これは便利ですね。

縦結合

concatで縦に結合します。
名前が同じものは、統合されるようです。

このとき、ignore_index=Trueを引数に指定しておくことで、index番号をきれいに順番にすることができます。

df_food = pd.concat([df_food_A, df_food_B], ignore_index=True)

参考

下記を参考にさせていただきました。
ラベル名が異なる場合のmergeについて
Pandas
指定した軸の方向にDataFrameを結合するPandasのconcat関数の使い方

読んでいただき、ありがとうございました。