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pandas.Series.str.cat: パンダの Series で文字列を連結する方法


pandas.Series.str.cat: パンダの Series で文字列を連結する方法

pandas.Series.str.cat は、pandas ライブラリの Series オブジェクトに含まれる文字列を連結するためのメソッドです。複数の文字列を結合したり、区切り文字を挿入したり、欠損値を処理したりするなど、柔軟な文字列操作が可能になります。

構文

Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None)

引数

  • others: 連結する他の Series オブジェクトまたは文字列のリスト (省略可)
  • sep: 各文字列間の区切り文字 (デフォルトは None、区切り文字なし)
  • na_rep: 欠損値を表す文字列 (デフォルトは None、欠損値は無視)

基本的な使い方

以下の例では、city と country という列を持つ DataFrame から、各行の都市名と国名をカンマで区切って連結しています。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'city': ['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク'], 'country': ['日本', 'イギリス', 'アメリカ']}
df = pd.DataFrame(data)

# 文字列の連結
df['city_country'] = df['city'].str.cat(df['country'], sep=', ')
print(df)

出力:

      city        country city_country
0    東京        日本    東京, 日本
1   ロンドン      イギリス    ロンドン, イギリス
2  ニューヨーク    アメリカ    ニューヨーク, アメリカ

複数の Series を連結する

others 引数を使用して、複数の Series オブジェクトを連結することができます。各 Series の対応する要素が連結されます。

# データの作成
data1 = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [30, 25, 22]}
data2 = {'city': ['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 文字列の連結
df = df1.str.cat(df2, sep=' - ')
print(df)

      name  age        city
0  Alice   30    東京 - 日本
1   Bob   25    ロンドン - イギリス
2  Charlie  22  ニューヨーク - アメリカ

区切り文字と欠損値の処理

sep 引数を使用して、各文字列間の区切り文字を指定できます。また、na_rep 引数を使用して、欠損値を表す文字列を指定できます。

# データの作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', None, 'Charlie'], 'age': [30, 25, None, 22], 'city': ['東京', 'ロンドン', None, 'ニューヨーク']}
df = pd.DataFrame(data)

# 文字列の連結
df['info'] = df['name'].str.cat(df['age'].str.map('{:}'.format), df['city'], sep=' - ', na_rep='不明')
print(df)

      name  age        city           info
0  Alice   30    東京    Alice - 30 - 東京
1   Bob   25    ロンドン    Bob - 25 - ロンドン
2  None  None    None    None - None - 不明
3  Charlie  22  ニューヨーク  Charlie - 22 - ニューヨーク

応用例

  • 顧客情報 (名前、住所、電話番号) を連結して単一の文字列を作成する
  • 製品情報 (商品名、価格、説明) を連結して商品説明を作成する
  • ログデータを解析して、複数のイベントを時系列で並べて表示する
  • pandas.Series.str.cat は、文字列の連結だけでなく、置換、検索、フォーマットなどの様々な文字列操作にも使用できます。
  • より複雑な文字列操作が必要な場合は、str.replace(), str.contains(), `

import pandas as pd

# データの作成
names = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
ages = pd.Series([30, 25, 22])
cities = pd.Series(['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク'])

# 文字列の連結
df = pd.DataFrame({'名前': names, '年齢': ages, '出身都市': cities})
profile = df.str.cat(sep=' - ')
print(profile)

出力：

0    Alice - 30 - 東京
1      Bob - 25 - ロンドン
2  Charlie - 22 - ニューヨーク

この例では、区切り文字を指定し、欠損値を 不明 に置き換えます。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', None, 'Charlie'],
        'age': [30, 25, None, 22],
        'city': ['東京', 'ロンドン', None, 'ニューヨーク']}
df = pd.DataFrame(data)

# 文字列の連結
info = df['name'].str.cat(df['age'].str.map('{:d}'.format), df['city'], sep=' - ', na_rep='不明')
print(info)

0    Alice - 30 - 東京
1    Bob - 25 - ロンドン
2    不明 - None - 不明
3  Charlie - 22 - ニューヨーク

文字列フォーマット

この例では、年齢を 2 桁で表示し、都市名を小文字に変換します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [30, 25, 22],
        'city': ['TOKYO', 'LONDON', 'NEW YORK']}
df = pd.DataFrame(data)

# 文字列の連結
profile = df['name'].str.cat(df['age'].str.zfill(2), df['city'].str.lower(), sep=' - ')
print(profile)

0    Alice - 30 - tokyo
1      Bob - 25 - london
2  Charlie - 22 - new york

条件に基づいた連結

この例では、年齢が 30 歳以上のユーザーのみの情報を連結します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [30, 25, 22, 18],
        'city': ['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク', 'シドニー']}
df = pd.DataFrame(data)

# 条件に基づいた連結
condition = df['age'] >= 30
filtered_df = df[condition]
profile = filtered_df.str.cat(sep=' - ')
print(profile)

0    Alice - 東京
3  David - シドニー

pandas.Series.str.cat の代替方法

文字列の直接的な連結

最も単純な方法は、+ 演算子を使用して文字列を直接連結することです。

series1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
series2 = pd.Series(['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク'])
combined_series = series1 + ' - ' + series2
print(combined_series)

0    Alice - 東京
1      Bob - ロンドン
2  Charlie - ニューヨーク

利点:

  • シンプルで分かりやすい

欠点:

  • 複雑な文字列操作には不向き

map 関数と lambda 式の併用

map 関数と lambda 式を組み合わせて、各要素を連結することができます。

import pandas as pd

series1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
series2 = pd.Series(['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク'])

def combine(name, city):
    return f"{name} - {city}"

combined_series = series1.map(lambda name: combine(name, series2.loc[name]))
print(combined_series)

0    Alice - 東京
1      Bob - ロンドン
2  Charlie - ニューヨーク
  • 区切り文字や欠損値の処理を柔軟にカスタマイズできる
  • ある程度複雑な文字列操作が可能
  • コードがやや冗長になる

apply 関数の使用

apply 関数を使用して、各要素に対してカスタムロジックを適用することができます。

import pandas as pd

series1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
series2 = pd.Series(['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク'])

def combine(row):
    return f"{row['name']} - {row['city']}"

combined_series = series1.apply(combine, join=series2)
print(combined_series)

0    Alice - 東京
1      Bob - ロンドン
2  Charlie - ニューヨーク
  • 非常に柔軟な方法
  • 複雑な文字列操作やデータフレーム間の結合にも使用できる
  • コードが最も複雑になる

外部ライブラリの使用

str モジュールや numpy ライブラリなどの外部ライブラリを使用して、文字列を連結することもできます。

import pandas as pd
import numpy as np

series1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
series2 = pd.Series(['東京', 'ロンドン', 'ニューヨーク'])

combined_series = np.array(['-'.join(x) for x in zip(series1, series2)])
print(combined_series)

['Alice - 東京' 'Bob - ロンドン' 'Charlie - ニューヨーク']
  • 特定の文字列操作に特化したライブラリを使用できる場合がある
  • pandas シリーズ以外のデータ構造を扱う必要がある

最適な方法の選択

どの代替方法が最適かは、状況によって異なります。シンプルな連結であれば、直接連結で十分でしょう。より複雑な文字列操作が必要な場合は、map 関数、apply 関数、または外部ライブラリを検討することができます。

  • パフォーマンス: 大規模なデータセットを扱う場合は、パフォーマンスを考慮する必要があります。str.cat は一般的に他の方法よりも高速です。
  • 読みやすさ: コードはできるだけ読みやすく、わかりやすいように記述する必要があります。