インデックスを重複させずに2つのPandasシリーズを1つに連結するPythonコードの書き方

はじめに

Pandasで2つのSeries（シリーズ）を連結する際、デフォルトのまま pd.concat() を使うと、それぞれのシリーズが元々持っていたインデックスがそのまま引き継がれるため、インデックスが重複してしまいます。この記事では、ignore_index オプションを使って、インデックスを振り直しながら2つのシリーズを1つに連結する方法を解説します。

入力データと期待する結果

例として、次のような2つのシリーズがあるとします。連結後は、インデックスが0から順番に振り直された以下のような結果になることが目標です。

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6

解決手順

この問題は、以下の2つのステップで解決できます。

• 2つのSeriesを定義する
• pd.concat() で連結する際に、ignore_index=True を指定してインデックスをリセットする

具体的なコードは次の通りです。

pd.concat([series_one, series_two], ignore_index=True)

実装例

動作をより理解しやすくするため、完全なコードを見てみましょう。

import pandas as pd

series_one = pd.Series([1, 2, 3])
series_two = pd.Series([4, 5, 6])

print(pd.concat([series_one, series_two], ignore_index=True))

出力結果

実行すると、インデックスが0から5まで連続して振り直された、1つのシリーズが出力されます。

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
dtype: int64

ポイント解説

ignore_index=True を指定しない場合、出力のインデックスは「0, 1, 2, 0, 1, 2」となり、同じ値が重複します。このオプションを付けることで、連結後に新しい連番のインデックス（0, 1, 2, ...）が自動的に割り当てられます。DataFrameを連結する場合にも同様に使える便利なテクニックなので、覚えておくとよいでしょう。