Pythonのpandasライブラリには、データフレームを操作するための多くのメソッドがあります。その中でも、append
メソッドとconcat
メソッドは、データフレームに新しい行を追加するためによく使われます。
しかし、これらのメソッドはどのように使い分けるべきでしょうか?それぞれのメソッドの特性を理解することで、適切な場面で使い分けることができます。
appendメソッド
append
メソッドは、新しい要素をリストの末尾に追加するための最も簡単で一般的な方法です。このメソッドを使用すると、元のリストはそのまま保持されます。
df = df.append({'name': name, 'age': age, 'favorite': favorite}, ignore_index=True)
しかし、pandas 1.4.0のリリース以降、append
メソッドは非推奨となりました。
concatメソッド
一方、concat
メソッドは、データフレームを行または列に沿って結合するために使用されます。append
メソッドは行に沿ってのみデータフレームを結合しますが、concat
メソッドは行または列のどちらに沿ってもデータフレームを結合できます。
df = pd.concat([df, df_append], ignore_index=True, axis=0)
concat
メソッドは、append
メソッドよりも高速に動作することが多いです。
まとめ
append
メソッドとconcat
メソッドは、それぞれ異なる目的と特性を持っています。適切なメソッドを選択することで、Pythonのpandasライブラリをより効率的に使用することができます。これらのメソッドを理解し、適切に使い分けることで、データ分析の作業をよりスムーズに進めることができます。-
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