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pythonを勉強する中で、理解に時間がかかったので、この記事にまとめることで、自身の備忘録と同じ悩みを持つ誰かの参考になれば幸いです。 この記事で分かること ・merge,join,concat,appendの微妙な使い分けがわかる はじめに、下記表にまとめます。 関数説明主な使い方merge２つのデータフレームを特定のカラムをキーとして結合します。pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')join２つのデータフレームをインデックスをキーとして結合します（または、任意のカラムをキーとすることも可能）df1.join(df2, on='key', how='left')concat複数のデータフレームやシリーズを指定した軸に沿って結合します。pd.concat([df1, df2], axis=0) （axis=0 で縦に結合、axis=1 で横に結合）appendデータフレームの結合を行うメソッド。concat の簡易版と考えることができます。df1.append(df2) なんとなくわかった気がします。どれも似たような使い方は可能ですが、それぞれ得意不得意がある模様。実際に使い方を見てみましょう。 まずはサンプルデータを作成する import pandas as pd # サンプルデータの作成 df1 = pd.DataFrame({ 'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4] }) df2 = pd.DataFrame({ 'key': ['C', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8] }) print(df1) print(df2) key value1 0 A 1 1 B 2 2 C 3 3 D 4 key value2 0 C 5 1 D 6 2 E 7 3 F 8 merge # 'key' カラムを基に内部結合 merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner') print(merged) key value1 value2 0 C 3 5 1 D 4 6 ２つのデータフレームで、共通のカラムがある場合に有効と思われます。 join # 'key'カラムをインデックスへ df1_indexed = df1.set_index('key') df2_indexed = df2.set_index('key') ＃インデックスを基に左結合 joined = df1_indexed.join(df2_indexed, how='left') print(joined) value1 value2 key A 1 NaN B 2 NaN C 3 5.0 D 4 6.0 共通のインデックスがある場合に有効。 concat concatenated_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) print(concatenated_vertical) key value1 value2 0 A 1.0 NaN 1 B 2.0 NaN 2 C 3.0 NaN 3 D 4.0 NaN 4 C NaN 5.0 5 D NaN 6.0 6 E NaN 7.0 7 F NaN 8.0 単純に縦方向に結合するようです。カラムが別々に作られるため、ないデータはNaNで埋められます。 append appended = df1.append(df2, ignore_index=True) print(appended) key value1 value2 0 A 1.0 NaN 1 B 2.0 NaN 2 C 3.0 NaN 3 D 4.0 NaN 4 C NaN 5.0 5 D NaN 6.0 6 E NaN 7.0 7 F NaN 8.0 &lt;ipython-input-28-cf45e42caac9&gt;:1: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. appended = df1.append(df2, ignore_index=True) concatと全く同じ出力となりましたが、気になるメッセージが出現しました。要約すると、将来的にappend関数は除去されるため、concat関数を使ってください ということでした。なるほど、concatの下位互換であり、機能は削除される予定のため、基本的にconcatを使用する方が良さそうです。 使い分けまとめ 一つ一つ見ていくと、以下のように使い分けるのが良さそうです。 merge：共通のカラムをキーとして結合したい場合に使う join：共通のインデックスをキーとして結合したい場合に使う（例：時系列データなど） concat：シンプルに縦方向、横方向に結合したい場合に使う append：concatの下位互換。将来的に削除される機能のため、無視して良い 以上、参考になれば幸いです。