Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

146

3

章 

pandas

を使ったデータ操作

3 NaN B3 C3

4 NaN B4 C4

pd.concat

関数の引数を組み合わせることで、データセットのさまざまな結合が可能になります。

データの結合を行う際には、このことを思い出してください。

3.7.2.3

 

append

メソッド

配列の連結は非常に一般的であるため、

Series

および

DataFrame

オブジェクトには、より少な

いキーストロークで同じことを実行する

append

メソッドがあります。例えば、

pd.concat([df1,

df2])

を呼び出すのではなく、単に

df1.append(df2)

で同じことができます。

In[16]: print(df1); print(df2); print(df1.append(df2))

df1

df2 df1.append(df2)

A B A B A B

1 A1 B1 3 A3 B3 1 A1 B1

2 A2 B2 4 A4 B4 2 A2 B2

3 A3 B3

4 A4 B4

Python

リストの

append()

と

extend()

メソッドとは異なり、

pandas

の

append()

メソッドは元の

オブジェクトを変更せず、結合されたデータで新しいオブジェクトを作成することに注意してくだ

さい。新しいインデクスとデータバッファを作成するため、それほど効率的な方法でもありません。

したがって

、複数の追加操作を行う場合は、連結する

DataFrame

のリストを

concat()

関数に渡して

一度に処理する方法が一般的です。 ...