concatで積み重ねと追加を行う
テーブルを縦または横に結合する
「concatで積み重ねと追加を行う」はCoddyKit上の無料Data Science Academyレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはData Science Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Stacking, Not Matching
Sometimes you do not match on a key, you just pile tables together. That job belongs to concat, not merge.
Stack Rows Vertically
Pass a list of frames to concat and it stacks them on top of each other into one taller table.
pd.concat([jan, feb, mar])A Classic Use Case
Concat shines when you have monthly files with the same columns and want one combined dataset for the year.
Reset the Index
Stacking keeps each frame's original index, so labels repeat. Use ignore_index to renumber rows cleanly.
pd.concat([jan, feb], ignore_index=True)Glue Side by Side
Set axis=1 and concat joins frames horizontally, placing their columns next to each other by row position.
pd.concat([features, labels], axis=1)Columns Align by Name
When stacking rows, concat lines up columns by name. Order does not matter, only the labels do.
Missing Columns Get NaN
If one frame is missing a column the other has, concat keeps it and fills the gaps with NaN.
Keep Only Shared Columns
Want columns that exist in every frame only? Pass join="inner" to drop the rest during concat.
pd.concat([a, b], join="inner")Tag Where Rows Came From
The keys argument labels each chunk, building a tidy MultiIndex so you can tell the sources apart later.
pd.concat([q1, q2], keys=["Q1", "Q2"])append Is Gone
Older code used DataFrame.append, but it was removed. Reach for concat for every stacking job today.
concat or merge?
Quick rule: concat when you stack frames with the same shape, merge when you match rows on a key column. 🧩
Quick Check
You have twelve monthly CSVs with identical columns. How do you build one table?
Recap: Stacking With concat
You can stack frames by rows or columns, reset the index, control missing columns, and tag sources with keys. Great work!
よくある質問
「concatで積み重ねと追加を行う」レッスンは無料ですか?
はい。「concatで積み重ねと追加を行う」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し(組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター)、Data Science Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「concatで積み重ねと追加を行う」で何を学びますか?
テーブルを縦または横に結合する ブラウザで直接実行するハンズオンコードでData Science Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Data Science Academyを始めるのに経験は必要ですか?
事前経験は必要ありません。CoddyKitのData Science Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。
「concatで積み重ねと追加を行う」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか?
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5~10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このData Science Academyレッスンでコードを書いて実行できますか?
はい。すべてのData Science Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- Inner、Left、Right、Outer
- キーとインデックスでmergeする
- concatで積み重ねと追加を行う
- 不適切なjoinを診断する