Python3系・Pandasでリスト化した一部のデータを結合したい

Question

PythonのPandasを使って"/"区切りで処理したCSVデータ（split_oid0）出力時にread_oid0の「コンポーネントID(フォルダー） 」カラムをOIDカラムの前に挿入して表示させたいです。
コード自体が効率的でない書き方かもしれないのですが、ご教授頂けると幸いです。
試した物としては、pandasのconcatやmergeを試したのですが、上手く結合させることができずにいます。
元々表示させるデータの指定方法が問題で結合させる必要がないかもしれないですが、Pandasの経験不足でして申し訳ありません。

import pandas as pd

file0 = "./node_file2.csv"
file1 = "./node_file3.csv"

fr0 = pd.read_csv(file0, usecols=[1])
read_oid0 = pd.read_csv(file0, usecols=[1,11])
read_oid1 = pd.read_csv(file1, usecols=[1,8])

split_oid0 = read_oid0['OID'].str.split('/', expand=True)
split_oid0 = split_oid0.fillna('OIDなし')

split_oid1 = read_oid1['OID'].str.split('/', expand=True)
split_oid1 = split_oid1.fillna('OIDなし')

#merge_data = pd.concat(read_oid0, split_oid0,axis=1, join='inner')
print(read_oid0)
print(split_oid0)

結果
     コンポーネントID(フォルダー）                               OID
0                5906  1618544796/1043253441/1468827215
1                5906  1618544796/1043253441/1468827215
2                5906  1618544796/1043253441/1468827215
3                5906  1618544796/1043253441/1468827215
4                5906  1618544796/1043253441/1468827215
..                ...                               ...
197              8102                               NaN
198              8170                        1714135326
199              8170                        1714135326
200              8170                        1714135326
201              8170                               NaN

[202 rows x 2 columns]
              0           1           2
0    1618544796  1043253441  1468827215
1    1618544796  1043253441  1468827215
2    1618544796  1043253441  1468827215
3    1618544796  1043253441  1468827215
4    1618544796  1043253441  1468827215
..          ...         ...         ...
197       OIDなし       OIDなし       OIDなし
198  1714135326       OIDなし       OIDなし
199  1714135326       OIDなし       OIDなし
200  1714135326       OIDなし       OIDなし
201       OIDなし       OIDなし       OIDなし

[202 rows x 3 columns]

Answer 1

インデックスが変わらないなら、

merge_data = read_oid0.join(split_oid0)

でもいけると思いますよ。

Comments

[amaturePy]

ありがとうございます！実装できました！

Answer 2

こういう事でしょうか？

import pandas as pd
read_oid0 = pd.DataFrame({'コンポーネントID(フォルダー）':[5906,5906,5906,5906,5906],
                         'OID':['1618544796/1043253441/1468827215',
                                '1618544796/1043253441/1468827215',
                                '1618544796/1043253441/1468827215',
                                '1618544796/1043253441/1468827215',
                                '1618544796/1043253441/1468827215']})

split_oid0 = read_oid0['OID'].str.split('/', expand=True)
split_oid0 = split_oid0.fillna('OIDなし')

merge_data = pd.concat([read_oid0.drop('OID', axis=1), split_oid0], axis=1)
print(merge_data)
#   コンポーネントID(フォルダー）           0           1           2
#0              5906  1618544796  1043253441  1468827215
#1              5906  1618544796  1043253441  1468827215
#2              5906  1618544796  1043253441  1468827215
#3              5906  1618544796  1043253441  1468827215
#4              5906  1618544796  1043253441  1468827215

Comments

[amaturePy]

ありがとうございます！参考にさせて頂きます！頂いたコードで実装できました。