データフレームの結合方法を簡単に解説！ (70 characters)

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pandas concat(): 行または列を跨いでデータを結合する

pandasのconcat()関数は、行または列にわたってDataFrameを結合するための強力なツールです。この関数を使用すると、複数のDataFrameを結合して、データを統一化し、分析することができます。

以下では、concat()関数の使い方と例を示します。

concat()関数の使い方

concat()関数を使用するには、次のような構文を使用します。

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

引数の詳細は以下の通りです。

• objs：結合するDataFrameのリストまたは辞書。
• axis：結合の軸。0なら行方向、1なら列方向に結合されます。
• join：結合の方法。“outer”は和集合、“inner”は積集合です。
• ignore_index：Trueに設定すると、結合した結果のインデックスを再設定します。

例

以下の例では、3つのDataFrameをconcat()関数を使用して結合します。

import pandas as pd

# DataFrameの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

# DataFrameを結合する
result = pd.concat([df1, df2, df3])

print(result)

実行すると、次の結果が表示されます。

    A   B
0   1   4
1   2   5
2   3   6
0   7  10
1   8  11
2   9  12
0  13  16
1  14  17
2  15  18

この例では、3つのDataFrame（df1、df2、df3）を上下に結合しています。結果のDataFrameには、元のDataFrameの行が連結されています。

結論

concat()関数を使用することで、DataFrameを簡単に結合することができます。この関数を適切に使用することで、複数のデータを効率的に統合し、分析することが可能になります。