pandasで行・列を簡単に追加！データフレーム拡張の基本技術
はじめに
pandasは、Pythonのデータ解析ライブラリの一つで、データフレームと呼ばれる表形式のデータを操作するのに便利な機能が揃っています。データフレームは、Excelのようなスプレッドシートのように、行と列からなる表形式のデータを扱うことができます。
この記事では、pandasでデータフレームに行・列を簡単に追加する方法について解説します。pandasを使えば、新しいデータを簡単に追加することができます。また、データフレームの構造を理解するためにも、基本的な操作方法を押さえることが大切です。そのため、はじめにpandasの基本的な使い方についても解説します。
行・列の追加が必要になる理由
データ分析においては、分析対象のデータを整形してから分析を行うことが大切です。そのため、データを加工する必要が生じることがあります。例えば、新しいデータが入ってきた場合には、それを既存のデータに追加する必要があります。また、既存のデータから新しい指標を作るために、列を追加することがあります。
データフレーム拡張の基本
pandasでは、データフレームを拡張するための様々なメソッドが用意されています。ここでは、代表的なメソッドを紹介します。
- appendメソッド：新しい行を追加するためのメソッド
- 代入による列追加：新しい列を追加するための方法
この記事の目的
この記事の目的は、pandasで行・列を追加するための基本的な方法を解説することです。具体的には、以下の内容について解説します。
- pandasの基本的な使い方
- 新しい行を追加する方法（appendメソッド）
- 新しい列を追加する方法（代入による列追加）
- 複数の行・列をまとめて追加する方法
こんな人におすすめ
この記事は、以下のような人におすすめです。
- Pythonのpandasを使ったデータ分析に興味がある人
- pandasでデータフレームを拡張する方法を知りたい人
- 新しいデータを既存のデータに追加したい人
- 新しい指標を作るために列を追加したい人
使用する主なライブラリ
この記事では、以下のライブラリを使用します。
- pandas
- numpy
Pandasでの行・列の追加方法
ここでは、pandasで行・列を追加する方法について解説します。
新しい行を追加する方法（appendメソッド）
appendメソッドを使えば、新しい行を簡単に追加することができます。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=["A", "B", "C"])
new_row = pd.DataFrame({"A": 1, "B": 2, "C": 3}, index=[3])
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
上記の例では、3行3列のデータフレームに新しい行を追加しています。新しい行を作成するには、DataFrameクラスを使って新しい行を作成し、appendメソッドで既存のデータフレームに追加します。このとき、ignore_index=Trueと指定することで、新しい行のインデックスを既存のデータフレームの次の番号に設定することができます。
新しい列を追加する方法（代入による列追加）
新しい列を追加するには、以下のように列名を指定してデータを代入します。
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=["A", "B", "C"]) df["D"] = [1, 2, 3] print(df)
上記の例では、3行3列のデータフレームに新しい列を追加しています。新しい列のデータは、リストで指定しています。
複数の行・列をまとめて追加する方法
concat関数を使えば、複数の行・列をまとめて追加することができます。
import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=["A", "B", "C"]) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=["D", "E", "F"]) df = pd.concat([df1, df2], axis=1) print(df)
上記の例では、3行3列の2つのデータフレームを結合して、6行6列のデータフレームを作成しています。結合する方向は、axis引数で指定することができます。
まとめ
pandasを使えば、新しいデータを簡単に追加することができます。また、データフレームの構造を理解するためにも、基本的な操作方法を押さえることが大切です。この記事では、pandasで行・列を追加する方法について解説しました。pandasを使ってデータ分析をする際には、ぜひこの記事を参考にしてみてください。
