(axis=1)の違いとイメージまとめいつどれを使うかデータ分析やPythonを効率良く学びたい方へはじめにPandasを使ってデータ分析をする際に避けて通れないのが、データセットの結合です。Pandasにはデータ結合のためのメソッドとして、merge、join、concatの3つのメソッドが提供されています。Pandasを学び始めたばかりの初学者の方ですと、これらのどれを使えば良いのか、使い分けがわからないという問題に直面することがあります。そのため本記事では、これらのメソッドの違いと、どのような時に使うべきかを初学者向けに解説します。mergemergeメソッドはSQLの結合操作に非常に似ており、主に異なるデータフレーム間で共通の列またはインデックスを基にデータを結合します。一般的な使い方は、共通の”キー”列を指定して2つのデータフレームを結合することです。複数の結合方法をサポートしています。on='ID')merge_resultjoinjoinメソッドは、主にインデックスを基にデータフレームを結合します。mergeと同様に、様々な結合方法をサポートしていますが、joinはデフォルトでインデックスを結合キーとして使用し、列を指定することも可能です。このメソッドは、特にインデックスベースでのデータ結合を行いたい場合に便利です。how='inner')join_resultconcatconcatメソッドは、軸を指定してシンプルにデータフレームやシリーズを結合します。同じ構造のデータを縦(行方向)または横(列方向)に連結したい場合に使用されます。concatは、細かな結合処理に適していません。以下はサンプルプログラムです。連結concat_resultconcatの引数axisについてconcatの引数axisですが、結合する方向を指定します。デフォルトで初期値0が渡されます。0もしくは1を明示的に指定でき、デフォルト0では縦方向に連結します。縦(行)方向はデータフレームの下にくっつけるイメージで、横(列方向)は右にくっつけるイメージです。以下に詳細に説明します。(axis=0)ここで言う「縦方向」は、データフレームに新しい行を追加する操作を指します。複数のデータフレームを上から下へ(縦に)連結します。これにより、データフレームの行数が増えますが、列数は増えません(列名が同じ場合)。この操作は、同じ種類のデータを時間軸などで続けて並べたい場合によく使われます。(axis=1)一方で「横方向」とは、データフレームに新しい列を追加する操作を指します。複数のデータフレームを左から右へ(横に)連結します。これにより、データフレームの列数が増えますが、行数はそのままです。この操作は、異なる特徴を持つデータセットを横に拡張して一つの大きなデータセットに統合したい場合に適しています。(axis=1)の図です。まとめこの記事では、Pandasでデータ結合を行う3つのメソッド(merge、join、concat)の違いを解説しました。以下に本記事で説明した内容をまとめます。いつどれを使うかmerge異なるデータフレームの共通の列(またはインデックス)を基にした複雑な結合が必要な場合に使用。特定の条件に基づいて結合するレコードを厳密に制御したい時に適しています。join主にインデックスに基づいた結合を行いたい場合に使用。複数のデータフレームを効率的に結合したい時に便利です。列に基づく結合も可能です。concat単純に複数のデータセットを縦(同じ列を持つデータフレームの結合)または横(同じ行を持つデータフレームの結合)に連結したい場合に利用。結合キーの指定は不要で、データセットの拡張に焦点を当てています。本記事が少しでもお役に立てれば幸いです。Bootcampの公式LINEをご紹介します。友だち登録してくださった方に無料講義や無料動画のご案内、いまなら受講割引クーポンのプレゼントもございます。AI・データサイエンス、機械学習の実践力を高める全4コース40時間以上の動画が見放題!AIの学習に必須のPythonの学習から始まり、データサイエンス・機械学習など、目的に応じた幅広い分野をカバーしています。無料講義や無料動画を試して頂いて、ご受講をご検討頂けましたら幸いです。Academy運営事務局です。PythonやAIに関する記事を書いていきます。