Pandas concatとは
Pandasのconcat関数は、データフレームやシリーズを連結するための強力なツールです。この関数は、指定した軸に沿ってオブジェクトを連結し、他の軸に沿ってオプションでセットロジックを適用します。これにより、縦方向（行）または横方向（列）にデータを追加することが可能になります。
基本的な使用法は次のとおりです：
pd.concat([df1, df2])
ここで、df1とdf2は連結したいデータフレームです。このコードは、df1とdf2を縦方向（行）に連結します。列方向に連結するには、axisパラメータを1に設定します：
pd.concat([df1, df2], axis=1)
concat関数は、連結するデータフレーム間でインデックスや列が一致しない場合でも動作します。一致しない場合、Pandasは欠損値NaNを挿入します。これにより、異なるソースからのデータを結合する際に非常に便利なツールとなります。ただし、この特性が列の順序が変わる原因となることもあります。これについては次のセクションで詳しく説明します。
列の順序が変わる理由
Pandasのconcat関数を使用すると、元のデータフレームの列の順序が変わることがあります。これは、concat関数がデータフレームを連結する際に、各データフレームの列をアルファベット順にソートするためです。
具体的には、以下のような2つのデータフレームを考えてみましょう：
df1 = pd.DataFrame({'B': [1, 2], 'A': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
これらのデータフレームをconcat関数で連結すると、以下のようになります：
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
出力：
B A A B
0 1 3 5 7
1 2 4 6 8
この結果からわかるように、concat関数は列Aと列Bをアルファベット順（A、B）にソートしています。これが、元のデータフレームの列の順序（B、A）と異なるため、列の順序が変わってしまいます。
この問題を解決する方法については、次のセクションで詳しく説明します。
列の順序を保持する方法
Pandasのconcat関数で列の順序を保持するには、sortパラメータをFalseに設定します。これにより、concat関数は列をアルファベット順にソートせず、元のデータフレームの列の順序を保持します。
以下に具体的なコードを示します：
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
print(result)
このコードを実行すると、出力は以下のようになります：
B A A B
0 1 3 5 7
1 2 4 6 8
この結果からわかるように、concat関数は元のデータフレームの列の順序（B、A）を保持しています。
ただし、この方法には注意点があります。それは、sort=Falseを設定すると、連結するデータフレーム間で列が一致しない場合にエラーが発生する可能性があるということです。そのため、このオプションを使用する前に、連結するデータフレームが同じ列を持っていることを確認することが重要です。
以上が、Pandasのconcat関数で列の順序を保持する方法です。次のセクションでは、この方法を実用的な例で説明します。
実用的な例
それでは、Pandasのconcat関数で列の順序を保持する具体的な例を見てみましょう。
まず、以下のような2つのデータフレームを考えてみます：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'B': [1, 2], 'A': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
これらのデータフレームをconcat関数で連結し、列の順序を保持するには、以下のようにsort=Falseを設定します：
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
print(result)
このコードを実行すると、出力は以下のようになります：
B A A B
0 1 3 5 7
1 2 4 6 8
この結果からわかるように、concat関数は元のデータフレームの列の順序（B、A）を保持しています。
ただし、この方法には注意点があります。それは、sort=Falseを設定すると、連結するデータフレーム間で列が一致しない場合にエラーが発生する可能性があるということです。そのため、このオプションを使用する前に、連結するデータフレームが同じ列を持っていることを確認することが重要です。
以上が、Pandasのconcat関数で列の順序を保持する実用的な例です。この情報が、データ分析の作業に役立つことを願っています。