DataFrameの結合

concat

単純結合する場合

#縦方向
pd.concat([df1, df2])

#横方向
pd.concat([df1, df2], axis=1)

共通項目のみ結合する場合

pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

merge

表df1　と　表df2　を　条件値の値一致で結合する場合

#結合条件：id列の一致 (左表優先）
df3 = pd.merge( df1 ,  df2 ,  on='id',how='left')

#結合条件：id列とkye列の一致
df3 = pd.merge( df1 ,  df2 ,  on=['id','key'])

join

indexをキーに結合する

df1.join(df2, how='inner')#共通項のみ結合
df1.join(df2, how='right')#右表（df2)優先結合
df1.join(df2, how='outer')#全行結合 値がない場合はnan値

append

行番号＝nameのある行(Series)を追加する

s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'],
               index=['A', 'B', 'C', 'D'], name=10)
df1.append(s1)

その他（表関連）

drop_duplicates

idが重複する行を削除

df1.drop_duplicates(subset='id')