結合

DataFrame同士を一定の方向についてそのままつなげる操作を連結
pandas.concat("DataFrameのリスト", axis=0)とすることでリストの先頭から順に縦方向に連結
axis=1を指定することで横方向に連結。

縦方向に連結するときは同じカラムについて連結され、
横方向に連結するときは同じインデックスについて連結されます。

<span role="presentation"><span class="cm-keyword">mport</span> <span class="cm-variable">pandas</span> <span class="cm-keyword">as</span> <span class="cm-variable">pd</span></span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-keyword">mport</span> <span class="cm-variable">pandas</span> <span class="cm-keyword">as</span> <span class="cm-variable">pd</span></span>

<span role="presentation">​</span>

				1

						<span role="presentation">​</span>

<span role="presentation"><span class="cm-comment"># 指定のインデックスとカラムを持つDataFrameを乱数によって作成する関数</span></span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-comment"># 指定のインデックスとカラムを持つDataFrameを乱数によって作成する関数</span></span>

<span role="presentation"><span class="cm-keyword">def</span> <span class="cm-def">make_random_df</span>(<span class="cm-variable">index</span>, <span class="cm-variable">columns</span>, <span class="cm-variable">seed</span>):</span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-keyword">def</span> <span class="cm-def">make_random_df</span>(<span class="cm-variable">index</span>, <span class="cm-variable">columns</span>, <span class="cm-variable">seed</span>):</span>

<span role="presentation">    <span class="cm-variable">np</span>.<span class="cm-property">random</span>.<span class="cm-property">seed</span>(<span class="cm-variable">seed</span>)</span>

				1

						<span role="presentation">    <span class="cm-variable">np</span>.<span class="cm-property">random</span>.<span class="cm-property">seed</span>(<span class="cm-variable">seed</span>)</span>

<span role="presentation">    <span class="cm-variable">df</span> = <span class="cm-variable">pd</span>.<span class="cm-property">DataFrame</span>()</span>

				1

						<span role="presentation">    <span class="cm-variable">df</span> = <span class="cm-variable">pd</span>.<span class="cm-property">DataFrame</span>()</span>

<span role="presentation">    <span class="cm-keyword">for</span> <span class="cm-variable">column</span> <span class="cm-keyword">in</span> <span class="cm-variable">columns</span>:</span>

				1

						<span role="presentation">    <span class="cm-keyword">for</span> <span class="cm-variable">column</span> <span class="cm-keyword">in</span> <span class="cm-variable">columns</span>:</span>

<span role="presentation">        <span class="cm-variable">df</span>[<span class="cm-variable">column</span>] = <span class="cm-variable">np</span>.<span class="cm-property">random</span>.<span class="cm-property">choice</span>(<span class="cm-builtin">range</span>(<span class="cm-number">1</span>, <span class="cm-number">101</span>), <span class="cm-builtin">len</span>(<span class="cm-variable">index</span>))</span>

				1

						<span role="presentation">        <span class="cm-variable">df</span>[<span class="cm-variable">column</span>] = <span class="cm-variable">np</span>.<span class="cm-property">random</span>.<span class="cm-property">choice</span>(<span class="cm-builtin">range</span>(<span class="cm-number">1</span>, <span class="cm-number">101</span>), <span class="cm-builtin">len</span>(<span class="cm-variable">index</span>))</span>

<span role="presentation">    <span class="cm-variable">df</span>.<span class="cm-property">index</span> = <span class="cm-variable">index</span></span>

				1

						<span role="presentation">    <span class="cm-variable">df</span>.<span class="cm-property">index</span> = <span class="cm-variable">index</span></span>

<span role="presentation">    <span class="cm-keyword">return</span> <span class="cm-variable">df</span></span>

				1

						<span role="presentation">    <span class="cm-keyword">return</span> <span class="cm-variable">df</span></span>

<span role="presentation">​</span>

				1

						<span role="presentation">​</span>

<span role="presentation"><span class="cm-variable">columns</span> = [<span class="cm-string">"apple"</span>, <span class="cm-string">"orange"</span>, <span class="cm-string">"banana"</span>]</span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-variable">columns</span> = [<span class="cm-string">"apple"</span>, <span class="cm-string">"orange"</span>, <span class="cm-string">"banana"</span>]</span>

<span role="presentation">​</span>

				1

						<span role="presentation">​</span>

<span role="presentation"><span class="cm-comment"># df_data1とdf_data2を縦方向に連結しdf1に代入</span></span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-comment"># df_data1とdf_data2を縦方向に連結しdf1に代入</span></span>

<span role="presentation"><span class="cm-variable">df1</span>= <span class="cm-variable">pd</span>.<span class="cm-property">concat</span>([<span class="cm-variable">df_data1</span>,<span class="cm-variable">df_data2</span>])</span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-variable">df1</span>= <span class="cm-variable">pd</span>.<span class="cm-property">concat</span>([<span class="cm-variable">df_data1</span>,<span class="cm-variable">df_data2</span>])</span>

<span role="presentation">​</span>

				1

						<span role="presentation">​</span>

<span role="presentation"><span class="cm-comment"># df_data1とdf_data2を横方向に連結しdf2に代入</span></span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-comment"># df_data1とdf_data2を横方向に連結しdf2に代入</span></span>

<span role="presentation"><span class="cm-variable">df2</span> =<span class="cm-variable">pd</span>.<span class="cm-property">concat</span>([<span class="cm-variable">df_data1</span>,<span class="cm-variable">df_data2</span>], <span class="cm-variable">axis</span>=<span class="cm-number">1</span>)</span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-variable">df2</span> =<span class="cm-variable">pd</span>.<span class="cm-property">concat</span>([<span class="cm-variable">df_data1</span>,<span class="cm-variable">df_data2</span>], <span class="cm-variable">axis</span>=<span class="cm-number">1</span>)</span>

<span role="presentation">​</span>

				1

						<span role="presentation">​</span>

<span role="presentation"><span class="cm-builtin">print</span>(<span class="cm-variable">df1</span>)</span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-builtin">print</span>(<span class="cm-variable">df1</span>)</span>

<span role="presentation"><span class="cm-builtin">print</span>(<span class="cm-variable">df2</span>)</span>

				1

						<span role="presentation"><span class="cm-builtin">print</span>(<span class="cm-variable">df2</span>)</span>

   apple  orange  banana
1     45      10      71
2     48      84      89
3     65      22      89
4     68      37      13
5     68      88      59
1     38      76      17
2     13       6       2
3     73      80      77
4     10      65      72
   apple  orange  banana  apple  orange  banana
1     45      10      71   38.0    76.0    17.0
2     48      84      89   13.0     6.0     2.0
3     65      22      89   73.0    80.0    77.0
4     68      37      13   10.0    65.0    72.0
5     68      88      59    NaN     NaN     NaN

apple orange banana

1 45 10 71

2 48 84 89

3 65 22 89

4 68 37 13

5 68 88 59

1 38 76 17

2 13 6 2

3 73 80 77

4 10 65 72

apple orange banana apple orange banana

1 45 10 71 38.0 76.0 17.0

2 48 84 89 13.0 6.0 2.0

3 65 22 89 73.0 80.0 77.0

4 68 37 13 10.0 65.0 72.0

5 68 88 59 NaN NaN NaN

Python3での変数の文字列結合方法を解説します。

以下の動画をご覧ください。

この動画では “a”という変数を宣言してそこに山田という文字列を入れております。
文字列ですので”山田”とダブルクオーテーションを入れる点にご注意ください。

そしてもう一つ”b”という変数を宣言してそこに”太郎”という文字列を入れます。

それぞれの変数を合体させるのにprint()の後にカンマ区切りで
a,b両方の変数を記述します。

それによって山田　太郎と表示がされます。

また予め設定した文字列の間に変数の文字を挿入する方法も紹介しました。

print(“私の名前は”,a,b,”です”)

と入力すれば両者が合わさって
「私の名前は山田　太郎です。」という文章が現れます。

では実際に以下のテキスト上で
好きな文字の変数（箱）を作って好きな文字を入れてみましょう。

変数も文字列も好きなものを入力してアレンジしてみてください。

例：

a = “山田”
b = “太郎”
print (“私の名前は”,a,b,”です。”)

このコードを学ぶ事によって変数内の文字列を入れ替えながら
結合して行くという事が可能になり、住所録や顧客情報のデータ整理などに使用できます。

DataFrame連結縦連結は同じカラム横連結はaxis=1同じインデックス

strで変数内の文字列と数値を結合 python3

変数の文字列結合方法　Python3