【Python】pandasで新しい列を計算して追加する方法：データ分析を効率化しよう

本記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasを使って、新しい列を計算して既存のデータフレームに追加する方法について説明します。データ分析では、データの加工や前処理が重要な作業となりますが、pandasを使うことで簡単かつ効率的に行うことができます。

pandasを使ったデータ分析の基本概要

pandasは、Pythonのデータ分析ライブラリであり、データ分析に必要な機能を提供しています。pandasの中心的な機能は、データフレームとシリーズのオブジェクトです。データフレームは、テーブル形式のデータを扱うためのオブジェクトであり、シリーズは1次元のラベル付き配列です。

pandasを使ってデータ分析を行う場合、まずはデータフレームを作成します。データフレームを作成する際には、CSVファイルやExcelファイルからデータを読み込んだり、データベースからデータを取得したりすることができます。

データフレームを作成したら、データの加工や前処理を行います。pandasを使うことで、データのフィルタリングやグループ化、欠損値の処理などを簡単かつ効率的に行うことができます。

また、pandasはグラフィカルな表示機能も提供しており、Matplotlibと組み合わせて使うことで、データの可視化も簡単に行うことができます。

新しい列を作成して追加する方法

データフレームに新しい列を追加するには、以下のようなコードを実行します。

import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 新しい列を作成して追加
df['C'] = [7, 8, 9]
# データフレームを表示
print(df)

上記のコードでは、データフレームを作成し、新しい列を作成して追加しています。具体的には、df[‘C’] = [7, 8, 9]というコードで、列名がCで、値が[7, 8, 9]である新しい列を作成して追加しています。

実行結果は以下のようになります。

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

上記のように、新しい列がデータフレームに追加されています。

既存の列を使って新しい列を計算・追加する方法

既存の列を使って新しい列を計算して追加するには、以下のようなコードを実行します。

import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 既存の列を使って新しい列を計算して追加
df['C'] = df['A'] + df['B']
# データフレームを表示
print(df)

上記のコードでは、データフレームを作成し、既存の列AとBを使って新しい列Cを計算して追加しています。具体的には、df[‘C’] = df[‘A’] + df[‘B’]というコードで、列名がCで、値が列Aと列Bを足した結果である新しい列を作成して追加しています。

実行結果は以下のようになります。

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

上記のように、新しい列がデータフレームに追加されています。

条件に基づく新しい列の作成と追加

条件に基づく新しい列を作成して追加するには、以下のようなコードを実行します。

import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 条件に基づく新しい列を作成して追加
df['C'] = ['x' if a > 1 else 'y' for a in df['A']]
# データフレームを表示
print(df)

上記のコードでは、データフレームを作成し、条件に基づく新しい列を作成して追加しています。具体的には、df[‘C’] = [‘x’ if a > 1 else ‘y’ for a in df[‘A’]]というコードで、列名がCで、値が列Aの要素が1より大きい場合は’x’、それ以外の場合は’y’という値である新しい列を作成して追加しています。

実行結果は以下のようになります。

   A  B  C
0  1  4  y
1  2  5  x
2  3  6  x

上記のように、新しい列がデータフレームに追加されています。

複数のデータフレーム間で列を計算・追加する方法

複数のデータフレーム間で列を計算して新しい列を追加するには、以下のようなコードを実行します。

import pandas as pd
# データフレームを作成
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# データフレーム同士を結合
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 複数の列を使って新しい列を計算して追加
df['E'] = df['A'] + df['C']
# データフレームを表示
print(df)

上記のコードでは、2つのデータフレームdf1とdf2を作成し、それらを結合して新しいデータフレームdfを作成しています。そして、列Aと列Cを使って新しい列Eを計算して追加しています。

実行結果は以下のようになります。

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

上記のように、新しい列がデータフレームに追加されています。

まとめ

本記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasを使って、新しい列を計算して既存のデータフレームに追加する方法について説明しました。

pandasを使うことで、簡単かつ効率的にデータの加工や前処理を行うことができます。また、条件に基づく新しい列の作成や、複数のデータフレーム間で列を計算して新しい列を追加することも可能です。

データ分析においては、データの加工や前処理が重要な作業となります。pandasを使うことで、これらの作業を効率的に行い、データ分析の効率を高めることができます。