Pandasで行を挿入する方法

Pandas DataFrameへの行の追加

Pandas DataFrameに行を追加する基本的な方法は、append()関数を使用することです。以下にその例を示します。

import pandas as pd

# 既存のDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
   'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
   'D': ['D0', 'D1', 'D2'],
})

print("Before:\n", df)

# 新しい行を作成
new_row = pd.Series(['N1', 'N2', 'N3', 'N4'], index=df.columns)

# 新しい行を追加
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print("\nAfter:\n", df)

このコードは、新しい行（new_row）を既存のDataFrame（df）に追加します。ignore_index=Trueを設定すると、新しい行が既存のインデックスに従って追加され、インデックスがリセットされます。これにより、新しい行は最後の行として追加されます。

この方法は、一度に1行だけを追加する場合に適しています。複数の行を一度に追加する場合は、それらの行を含む新しいDataFrameを作成し、それを元のDataFrameに追加することをお勧めします。これにより、パフォーマンスが向上します。ただし、この方法はメモリを多く消費する可能性があるため、大量のデータを扱う場合は注意が必要です。

Pandas DataFrame.insertの使用

PandasのDataFrameには、insert()関数を使用して特定の位置に新しい列を挿入する機能があります。以下にその例を示します。

import pandas as pd

# 既存のDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
   'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
})

print("Before:\n", df)

# 新しい列を挿入
df.insert(1, 'NewColumn', ['N0', 'N1', 'N2'])

print("\nAfter:\n", df)

このコードは、新しい列（NewColumn）を既存のDataFrame（df）の特定の位置（ここでは1）に挿入します。新しい列は、既存の列AとBの間に追加されます。

insert()関数は、新しい列をDataFrameの任意の位置に追加するための強力なツールです。ただし、この関数は元のDataFrameを直接変更するため、操作を行う前にDataFrameのコピーを作成することをお勧めします。これにより、元のデータが保持され、必要に応じて元に戻すことができます。また、insert()関数は列の追加のみをサポートしており、行の追加には使用できません。行を追加するには、前述のappend()関数を使用します。

リストを使用した行の追加

Pandas DataFrameに行を追加するもう一つの方法は、リストを使用することです。以下にその例を示します。

import pandas as pd

# 既存のDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
   'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
})

print("Before:\n", df)

# 新しい行を作成
new_row = ['N0', 'N1', 'N2']

# 新しい行を追加
df.loc[len(df)] = new_row

print("\nAfter:\n", df)

このコードは、新しい行（new_row）を既存のDataFrame（df）に追加します。新しい行はリストとして定義され、df.loc[len(df)] = new_rowを使用してDataFrameに追加されます。ここで、len(df)はDataFrameの現在の行数を返し、新しい行は最後の行として追加されます。

この方法は、新しい行を迅速に追加するための簡単な方法です。ただし、この方法は元のDataFrameを直接変更するため、操作を行う前にDataFrameのコピーを作成することをお勧めします。これにより、元のデータが保持され、必要に応じて元に戻すことができます。また、この方法は一度に1行だけを追加する場合に適しています。複数の行を一度に追加する場合は、それらの行を含む新しいDataFrameを作成し、それを元のDataFrameに追加することをお勧めします。これにより、パフォーマンスが向上します。ただし、この方法はメモリを多く消費する可能性があるため、大量のデータを扱う場合は注意が必要です。

特定のインデックス位置への行の挿入

Pandas DataFrameには、特定のインデックス位置に新しい行を挿入する機能は直接提供されていません。しかし、一部の手法を組み合わせることで、この操作を達成することが可能です。以下にその例を示します。

import pandas as pd

# 既存のDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
   'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
})

print("Before:\n", df)

# 新しい行を作成
new_row = pd.Series(['N0', 'N1', 'N2'], index=df.columns)

# 特定のインデックス位置に行を挿入
index_position = 1
df = pd.concat([df.iloc[:index_position], new_row.to_frame().T, df.iloc[index_position:]]).reset_index(drop=True)

print("\nAfter:\n", df)

このコードは、新しい行（new_row）を既存のDataFrame（df）の特定の位置（ここでは1）に挿入します。新しい行は最初の行と2番目の行の間に追加されます。

この方法は、新しい行をDataFrameの任意の位置に追加するための強力なツールです。ただし、この関数は元のDataFrameを直接変更するため、操作を行う前にDataFrameのコピーを作成することをお勧めします。これにより、元のデータが保持され、必要に応じて元に戻すことができます。また、この方法は一度に1行だけを追加する場合に適しています。複数の行を一度に追加する場合は、それらの行を含む新しいDataFrameを作成し、それを元のDataFrameに追加することをお勧めします。これにより、パフォーマンスが向上します。ただし、この方法はメモリを多く消費する可能性があるため、大量のデータを扱う場合は注意が必要です。また、この方法はPandasのバージョンによっては動作しない可能性がありますので、ご使用の環境で事前に確認してください。