PandasのDataFrameをconcatで結合する時にインデックス番号を振りなおす。

はじめに

Pandasは、Pythonでデータ分析を行う際に欠かせないライブラリの1つです。Pandasを使用すると、データを効率的に処理し、分析することができます。Pandasには、DataFrameというデータ構造があり、2つ以上のDataFrameを結合することができます。結合する際には、インデックス番号を振りなおす必要があります。

PandasのDataFrameとconcatの基本

PandasのDataFrameは、2次元のデータ構造です。DataFrameには、行にインデックス番号、列にカラム名を付けることができます。concatは、複数のDataFrameを縦方向または横方向に結合するための関数です。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]},
    index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],
    'B': [40, 50, 60],
    'C': [70, 80, 90]},
    index=[3, 4, 5])
# 縦方向に結合する
result1 = pd.concat([df1, df2])
print(result1)
# 横方向に結合する
result2 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result2)

上記のコードでは、DataFrameのサンプルデータを作成し、縦方向と横方向に結合しています。縦方向に結合する場合は、引数のデフォルト値がaxis=0となっているため、axisの指定は不要です。横方向に結合する場合は、axis=1と指定する必要があります。

インデックス番号の振りなおしの必要性

複数のDataFrameを結合する際には、インデックス番号が重複することがあります。この場合、結合した結果、インデックス番号が重複することによってデータの整合性が崩れることがあります。そのため、結合後にインデックス番号を振りなおす必要があります。

concatを使った結合方法

concatを使って、DataFrameを結合する際には、引数の中にsort=Falseを指定することが推奨されています。sortを行うと、処理が遅くなる場合があります。また、引数の中にignore_index=Trueを指定することで、結合後のDataFrameのインデックス番号を振りなおすことができます。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]},
    index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],
    'B': [40, 50, 60],
    'C': [70, 80, 90]},
    index=[2, 3, 4])

# 縦方向に結合する
result1 = pd.concat([df1, df2], sort=False, ignore_index=True)
print(result1)

# 横方向に結合する
result2 = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
print(result2)

上記のコードでは、ignore_index=Trueを指定することで、インデックス番号を振りなおしています。

インデックス番号を振りなおす方法

concatを使ってDataFrameを結合した後、インデックス番号を振りなおす方法には、以下の2つの方法があります。

reset_indexメソッドを使う方法

reset_indexメソッドを使うことで、インデックス番号を振りなおすことができます。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]},
    index=[0, 1, 2])

df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],
    'B': [40, 50, 60],
    'C': [70, 80, 90]},
    index=[2, 3, 4])

# 縦方向に結合する
result1 = pd.concat([df1, df2], sort=False)
print(result1)

# インデックス番号を振りなおす
result1 = result1.reset_index(drop=True)
print(result1)

上記のコードでは、reset_indexメソッドに引数のdrop=Trueを指定することで、元のインデックス番号を削除して、新しい番号を振りなおしています。

set_indexメソッドを使う方法

set_indexメソッドを使うことで、DataFrameのカラムをインデックス番号に変更することができます。これによって、インデックス番号を振りなおすことができます。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6],
                    'C': [7, 8, 9]},
                    index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],
                    'B': [40, 50, 60],
                    'C': [70, 80, 90]},
                    index=[2, 3, 4])

# 縦方向に結合する
result1 = pd.concat([df1, df2], sort=False, ignore_index=True)
print(result1)

# カラムをインデックスにする
result1 = result1.set_index('A')
print(result1)

上記のコードでは、set_indexメソッドに引数のカラム名を指定することで、カラムをインデックスに変更しています。

実践例：concatとインデックス番号振りなおしの組み合わせ

以下は、2つのDataFrameを結合した後に、インデックス番号を振りなおすサンプルコードです。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]},
    index=[0, 1, 2])

df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],
    'B': [40, 50, 60],
    'C': [70, 80, 90]},
    index=[2, 3, 4])

# 縦方向に結合する
result1 = pd.concat([df1, df2], sort=False, ignore_index=True)
print(result1)

# インデックス番号を振りなおす
result1 = result1.reset_index(drop=True)
print(result1)

# 横方向に結合する
result2 = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
print(result2)

# インデックス番号を振りなおす
result2.columns = range(result2.shape[1])
print(result2)

上記のコードでは、縦方向に結合したDataFrameに対して、reset_indexメソッドを使ってインデックス番号を振りなおし、横方向に結合したDataFrameに対して、カラムをインデックス番号に変更しています。

注意点とトラブルシューティング

結合するDataFrameのカラム名やインデックス番号が重複している場合、結合後にデータの整合性が崩れることがあります。この場合は、事前に重複を避けるか、結合後にデータの整合性を確認する必要があります。
インデックス番号を振りなおす際に、元のインデックス番号を削除している場合は、後の処理で元のインデックス番号が必要になる場合があります。その場合は、元のインデックス番号を保持する必要があります。
concatを使って結合する際に、引数の中にsort=Falseを指定しないと、処理が遅くなる場合があります。