はじめに
Pandasは、Pythonのデータ解析や操作における強力なライブラリです。データフレームは、Pandasの中心的なデータ構造であり、表形式のデータを扱う際に便利です。データフレームに新しい行を追加する方法を学ぶことは、データの更新や結合などのデータ操作において非常に重要です。
この記事では、Pandasを使ってデータフレームに行を追加する方法について解説します。方法1ではDataFrame.append()
メソッドを使用し、方法2ではDataFrame.loc[]
を使用して新しい行を追加します。それぞれの方法の使い方や適切なケースについて詳しく説明します。
さあ、Pandasを使ってデータフレームに行を追加する方法を見ていきましょう。
方法1: DataFrame.append()
メソッドを使用する
DataFrame.append()
メソッドは、Pandasでデータフレームに新しい行を追加するための便利な方法です。このメソッドを使用すると、別のデータフレームやシリーズを既存のデータフレームに追加できます。
以下の手順でDataFrame.append()
メソッドを使って新しい行を追加します:
- 追加したい行データを持つ別のデータフレームまたはシリーズを作成します。
- 追加先のデータフレームと追加するデータを結合するために、
DataFrame.append()
メソッドを使用します。 inplace=True
を指定して元のデータフレームを直接変更するか、追加した行を別のデータフレームとして取得します。
以下は、DataFrame.append()
メソッドを使って新しい行を追加する例です:
import pandas as pd
# 追加先のデータフレーム
df = pd.DataFrame({'名前': ['太郎', '花子'],
'年齢': [25, 30]})
# 追加する行データを持つデータフレーム
new_row = pd.DataFrame({'名前': ['次郎'],
'年齢': [28]})
# 新しい行を追加
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
この例では、追加先のデータフレームdf
に新しい行データを持つデータフレームnew_row
を追加しています。ignore_index=True
を指定することで、追加後のデータフレームのインデックスが再設定されます。
以上がDataFrame.append()
メソッドを使用してデータフレームに行を追加する方法です。次に、別の方法としてDataFrame.loc[]
を使った行の追加方法を見ていきましょう。
方法2: DataFrame.loc[]
を使用して新しい行を追加する
DataFrame.loc[]
を使用すると、Pandasでデータフレームに新しい行を追加することができます。この方法では、特定の行ラベルを指定してデータを追加することができます。
以下の手順でDataFrame.loc[]
を使って新しい行を追加します:
- 追加したい行データを持つ辞書またはシリーズを作成します。
DataFrame.loc[]
を使用して、指定した行ラベルにデータを追加します。
以下は、DataFrame.loc[]
を使って新しい行を追加する例です:
import pandas as pd
# 追加先のデータフレーム
df = pd.DataFrame({'名前': ['太郎', '花子'],
'年齢': [25, 30]})
# 新しい行を追加
df.loc[2] = {'名前': '次郎', '年齢': 28}
print(df)
この例では、追加先のデータフレームdf
の行ラベル2
に対して、新しい行データを辞書形式で追加しています。loc[2]
に対して辞書{'名前': '次郎', '年齢': 28}
を代入することで、新しい行が追加されます。
また、行ラベルが連続している場合は、次のようにして新しい行を末尾に追加することもできます:
import pandas as pd
# 追加先のデータフレーム
df = pd.DataFrame({'名前': ['太郎', '花子'],
'年齢': [25, 30]})
# 新しい行を末尾に追加
df.loc[df.index.max() + 1] = {'名前': '次郎', '年齢': 28}
print(df)
df.index.max() + 1
を使って、現在の行ラベルの最大値に1を足すことで、新しい行を末尾に追加しています。
以上がDataFrame.loc[]
を使用して新しい行を追加する方法です。この方法を使うことで、特定の行ラベルにデータを簡単に追加することができます。
次に、まとめとして追加された行の確認方法を見ていきましょう。
まとめ
この記事では、Pandasを使用してデータフレームに行を追加する方法について説明しました。データフレームに新しい行を追加することは、データ操作やデータの更新において重要な手法です。
方法1ではDataFrame.append()
メソッドを使用し、別のデータフレームやシリーズを既存のデータフレームに追加しました。この方法は、既存のデータフレームに直接新しい行を追加するシンプルな方法です。
方法2ではDataFrame.loc[]
を使用し、特定の行ラベルを指定してデータを追加しました。この方法は、追加したい行の位置を明示的に指定することができます。
以下の手順を参考にして、データフレームに行を追加する方法を確認しましょう:
- 方法1では、
DataFrame.append()
メソッドを使って別のデータフレームやシリーズを追加します。 - 方法2では、
DataFrame.loc[]
を使って特定の行ラベルにデータを追加します。
データフレームに行を追加することで、データの柔軟な操作や更新が可能になります。これにより、データ解析やデータ処理の効率を向上させることができます。
以上で、Pandasを使ったデータフレームへの行追加についての説明は終わりです。新しい行を追加する際には、適切な方法を選択して使いこなしてください。