pandas#Merging,joining,Concatenating |

you can use pandas to combine the DataFrames by a very simple way.

まず下記のコードで3つのDataFrameを作ります。

data1={
'A':'A0 A1 A2 A3'.split(),
'B':'B0 B1 B2 B3'.split(),
'C':'C0 C1 C2 C3'.split(),
'D':'D0 D1 D2 D3'.split(),
'index':[0,1,2,3]
}

data2={
'A':'A4 A5 A6 A7'.split(),
'B':'B4 B5 B6 B7'.split(),
'C':'C4 C5 C6 C7'.split(),
'D':'D4 D5 D6 D7'.split(),
'index':[4,5,6,7]
}

data3={
'A':'A8 A9 A10 A11'.split(),
'B':'B8 B9 B10 B11'.split(),
'C':'C8 C9 C10 C11'.split(),
'D':'D8 D9 D10 D11'.split(),
'index':[8,9,10,11]
}

df1=pd.DataFrame(data1,index=data1['index'])
df2=pd.DataFrame(data2,index=data2['index'])
df3=pd.DataFrame(data3,index=data3['index'])

DataFrameはこんな感じになりますね：

df1

	A	B	C	D
0	A0	B0	C0	D0
1	A1	B1	C1	D1
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3

df2

	A	B	C	D
4	A4	B4	C4	D4
5	A5	B5	C5	D5
6	A6	B6	C6	D6
7	A7	B7	C7	D7

df3

	A	B	C	D
8	A8	B8	C8	D8
9	A9	B9	C9	D9
10	A10	B10	C10	D10
11	A11	B11	C11	D11

Concatenation

Concatenation basically glues DataFrame, keep in mind that dimensions should be match the axis you are concatenating on. you can use pd.concat() and pass a list of DataFrame to run it.

まずDataFrameのリストを入れてみます。

pd.concat([df1,df2,df3],)

これは実際jupyterで出力されたTableです。

	A	B	C	D
0	A0	B0	C0	D0
1	A1	B1	C1	D1
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4
5	A5	B5	C5	D5
6	A6	B6	C6	D6
7	A7	B7	C7	D7
8	A8	B8	C8	D8
9	A9	B9	C9	D9
10	A10	B10	C10	D10
11	A11	B11	C11	D11

じゃ、もしaxis=1といParameterを入れたらどうになる？

pd.concat([df1,df2,df3],axis=1)

これは実際jupyterで出力されたTableです。

	A	B	C	D	index	A	B	C	D	index	A	B	C	D	index
0	A0	B0	C0	D0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	A1	B1	C1	D1	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	A2	B2	C2	D2	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
3	A3	B3	C3	D3	3.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
4	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A4	B4	C4	D4	4.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
5	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A5	B5	C5	D5	5.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
6	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A6	B6	C6	D6	6.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
7	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A7	B7	C7	D7	7.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
8	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A8	B8	C8	D8	8.0
9	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A9	B9	C9	D9	9.0
10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A10	B10	C10	D10	10.0
11	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	A11	B11	C11	D11	11.0

Merging

The merging function allows you to merge DataFrames using similar as SQL.

まず簡単なデータを作ってみます。

left=pd.DataFrame({
'key':'K0 K1 K2 K3'.split(),
'A':'A0 A1 A2 A3'.split(),
'B':'B0 B1 B2 B3'.split()
})
right=pd.DataFrame({
'key':'K0 K1 K2 K3'.split(),
'C':'C0 C1 C2 C3'.split(),
'D':'D0 D1 D2 D3'.split()
})

次はpd.merge()を使います。

pd.merge(left,right,on=’key’)

これは実際jupyterで出力されたTableです。

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K1	A1	B1	C1	D1
2	K2	A2	B2	C2	D2
3	K3	A3	B3	C3	D3

Joining

Joining is a convenient method for combining the columns of two potentially differently-indexed DataFrame into a single result DataFrame.

まず簡単なデータを作ってみます。

left=pd.DataFrame(index='K0 K1 K2'.split(),
data={
'A':'A0 A1 A2'.split(),
'B':'B0 B1 B2'.split()
})
right=pd.DataFrame(index='K0 K2 K3'.split(),
data={
'C':'C0 C1 C2'.split(),
'D':'C0 D1 D2'.split()
})

次はpd.join()を使ってみます。