2つのPandasシリーズを1つのデータフレームに結合するPythonコードの書き方

Pythonのpandasライブラリでは、2つのシリーズ（Series）を組み合わせて1つのデータフレーム（DataFrame）に変換できます。例えば、以下のような2つのシリーズがあるとします。

 Id Age
0 1 12
1 2 13
2 3 12
3 4 14
4 5 15

この結果を得るためには、主に3つの異なるアプローチがあります。それぞれの方法を順番に見ていきましょう。

解決策1：DataFrameコンストラクタと列の代入を利用する

• まず、series1とseries2という名前で2つのシリーズを定義します。

• 最初のシリーズをpd.DataFrame()に渡してデータフレームを作成し、変数dfに格納します。

df = pd.DataFrame(series1)

• 次に、データフレームに新しい列 df['Age'] を作成し、そこへ2番目のシリーズを代入します。

df['Age'] = pd.DataFrame(series2)

コード例

実際のコードで動作を確認してみましょう。

import pandas as pd
series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],name='Id')
series2 = pd.Series([12,13,12,14,15],name='Age')
df = pd.DataFrame(series1)
df['Age'] = pd.DataFrame(series2)
print(df)

出力

 Id Age
0 1 12
1 2 13
2 3 12
3 4 14
4 5 15

解決策2：concat関数を利用する

• 2つのシリーズを定義します。

• pandasのconcat関数に2つのシリーズを渡し、引数axisに1を指定して列方向に連結します。

pd.concat([series1,series2],axis=1)

コード例

以下のコードで確認してみましょう。

import pandas as pd
series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],name='Id')
series2 = pd.Series([12,13,12,14,15],name='Age')
df = pd.concat([series1,series2],axis=1)
print(df)

出力

 Id Age
0 1 12
1 2 13
2 3 12
3 4 14
4 5 15

この方法は最もシンプルで、1行のコードで完結するため、多くの場面で推奨される手法です。

解決策3：join関数を利用する

• 2つのシリーズを定義します。

• 最初のシリーズをデータフレームに変換し、変数dfに格納します。

df = pd.DataFrame(series1)

• join関数を使って、2番目のシリーズを既存のデータフレームに結合します。

df = df.join(series2)

コード例

実際のコードを見てみましょう。

import pandas as pd
series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],name='Id')
series2 = pd.Series([12,13,12,14,15],name='Age')
df = pd.DataFrame(series1)
df = df.join(series2)
print(df)

出力

 Id Age
0 1 12
1 2 13
2 3 12
3 4 14
4 5 15

まとめ

2つのシリーズをデータフレームに結合する方法として、以下の3つを紹介しました。

• DataFrameコンストラクタ＋列の代入：段階的に構築したい場合に便利

• concat関数（axis=1）：最もシンプルで汎用的な方法

• join関数：既存のデータフレームへ後から追加する場合に有効

いずれの方法でも同じ結果が得られますが、コードの可読性や処理の流れに応じて適切な方法を選択するとよいでしょう。