Pandasでのインデックスの異なる表同士の連結

Question

前提・実現したいこと

Pandasでインデックスの異なる表を列方向に無理やり連結したいのですが、思うように連結できません。join_axesでできるそうですが、join_axesを認識？せずエラーが発生します。

発生している問題・エラーメッセージ

concat() got an unexpected keyword argument 'join_axes'

該当のソースコード

data = pd.DataFrame([38,28,10],index=([20171011, 20160202, 20180303]),columns=["Value"])

array1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]])

pd.concat([data, array1], axis=1, join_axes="inner")

試したこと

data.append(array1)
6*3のテーブルが発生してしまいます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python version:3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)]
Pandas version:1.1.1

Comments

[meg_]

> join_axesでできるそうですが、
ソースは何でしょうか？

[cassiae1983]

http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2015/01/28/073327
こちらです。

Answer 1

現在のAPIリファレンスにjoin_axesの情報が載ってないので、古いバージョン(0.25.2)の記述から。

join_axes : list of Index objects

Deprecated since version 0.25.0.

pandas.concat — pandas 0.25.2 documentation

つまり、あなたが参考にしたページの記述は古くて、pandas 0.25.0の時点でdeprecated(廃止予定)になっており、pandas 1.1.1にはもうjoin_axesは存在しないのです。

Answer 2

インデックスを揃えてから結合では駄目でしょうか？

data = pd.DataFrame([38,28,10],index=([20171011, 20160202, 20180303]),columns=["Value"])

array1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]])

array1.index = data.index
pd.concat([data, array1], axis=1)

Comments

[cassiae1983]

こうやってそろえることができるのですね。ありがとうございました。