【Python】pandasデータフレームの下に追加する方法：データを後ろから追加する

はじめに

pandasはPythonで最も人気のあるデータ分析ライブラリの1つです。pandasを使用すると、データを扱うことが簡単になります。この記事では、pandasを使用してデータフレームの後ろからデータを追加する方法を説明します。

データフレーム操作の基本的な知識と下に追加する方法

データフレームは、表形式のデータを扱うために使用される2次元配列です。データフレームには、行にラベルを付けた列があります。

下に追加するには、データフレームのappend()関数を使用します。この関数は、1つ以上のデータフレームを結合して新しいデータフレームを作成します。

データセットの準備: 必要なライブラリのインポートとデータの読み込み

この例では、以下のようなデータを持つ2つのデータフレームを使用します。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

pandasでデータフレームに下に追加する基本的な方法: append関数の使い方

データフレームを下に追加するには、append()関数を使用します。以下の例では、2つのデータフレームを結合して新しいデータフレームを作成します。

new_df = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(new_df)

この例では、ignore_index=Trueを指定しています。これにより、新しいデータフレームには、元のデータフレームのインデックスを無視した新しいインデックスが割り当てられます。

実行結果は以下の通りです。

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  7  10
4  8  11
5  9  12

新しいデータフレームには、df1とdf2の行が含まれています。

応用編: 複数のデータフレームを下に追加し、インデックスを整理する方法

場合によっては、複数のデータフレームを結合して、新しいデータフレームに追加する必要があります。以下は、3つのデータフレームを追加し、新しいデータフレームのインデックスを再設定する方法の例です。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})
frames = [df1, df2, df3]
new_df = pd.concat(frames, ignore_index=True)
print(new_df)

この例では、pd.concat()関数を使用して、3つのデータフレームを連結し、新しいデータフレームを作成します。ignore_index=Trueを指定することにより、新しいデータフレームには新しいインデックスが割り当てられます。

実行結果は以下の通りです。

    A   B
0   1   4
1   2   5
2   3   6
3   7  10
4   8  11
5   9  12
6  13  16
7  14  17
8  15  18

新しいデータフレームには、3つのデータフレームの行が含まれています。

まとめ

pandasを使用してデータフレームに下に追加する方法を学びました。append()関数を使用して、1つ以上のデータフレームを結合し、新しいデータフレームを作成できます。pd.concat()関数を使用して、複数のデータフレームを結合し、新しいデータフレームを作成し、インデックスを再設定することもできます。これらの関数を使用して、データフレームを拡張し、より豊富な情報を得ることができます。

この記事を通じて、pandasを使用してデータフレームに下に追加する方法を学びました。これは、データ分析において非常に重要な機能であり、これらの関数を使用することで、データをより簡単に扱うことができます。