Pandas DataFrameへの行の追加
PandasのDataFrameは、Pythonでデータ分析を行う際に非常に便利なデータ構造です。DataFrameは2次元のラベル付きデータ構造で、異なる型の列を持つことができます。ここでは、PandasのDataFrameに新しい行を追加する方法について説明します。
まず、新しい行を追加するための基本的な方法は、append()関数を使用することです。この関数は、元のDataFrameに新しい行を追加した新しいDataFrameを返します。以下に例を示します。
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'],
})
# 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(df)
このコードを実行すると、新しい行がDataFrameの最後に追加されます。ignore_index=Trueを設定すると、新しい行のインデックスがリセットされ、連続した数値になります。
以上が、Pandas DataFrameに新しい行を追加する基本的な方法です。次のセクションでは、リストや辞書を使用して行を追加する方法について詳しく説明します。また、特定の位置に行を追加する方法についても説明します。これらのテクニックをマスターすることで、Pandasを使ったデータ操作の幅が広がります。
Pandas DataFrameに行を追加する方法：リストを使用する
PandasのDataFrameに新しい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。この方法は、新しい行のデータがリスト形式である場合に特に便利です。以下に例を示します。
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'],
})
# 新しい行を作成
new_row = ['N1', 'N2', 'N3', 'N4']
# 新しい行を追加
df.loc[len(df)] = new_row
print(df)
このコードを実行すると、新しい行がDataFrameの最後に追加されます。df.loc[len(df)] = new_rowの部分で、新しい行を追加しています。ここで、len(df)はDataFrameの現在の行数を返し、新しい行のインデックスとして使用します。
以上が、リストを使用してPandas DataFrameに新しい行を追加する方法です。次のセクションでは、辞書を使用して行を追加する方法について詳しく説明します。また、特定の位置に行を追加する方法についても説明します。これらのテクニックをマスターすることで、Pandasを使ったデータ操作の幅が広がります。
Pandas DataFrameに行を追加する方法：辞書を使用する
PandasのDataFrameに新しい行を追加するもう一つの方法は、辞書を使用することです。この方法は、新しい行のデータが辞書形式である場合に特に便利です。以下に例を示します。
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'],
})
# 新しい行を作成
new_row = {'A': 'N1', 'B': 'N2', 'C': 'N3', 'D': 'N4'}
# 新しい行を追加
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
このコードを実行すると、新しい行がDataFrameの最後に追加されます。df.append(new_row, ignore_index=True)の部分で、新しい行を追加しています。ここで、new_rowは新しい行のデータを含む辞書です。
以上が、辞書を使用してPandas DataFrameに新しい行を追加する方法です。次のセクションでは、特定の位置に行を追加する方法について詳しく説明します。これらのテクニックをマスターすることで、Pandasを使ったデータ操作の幅が広がります。この情報が役立つことを願っています。次のセクションでお会いしましょう！
Pandas DataFrameに行を追加する方法：特定の位置に
PandasのDataFrameに新しい行を特定の位置に追加する方法は、iloc[]を使用することです。この方法は、新しい行をDataFrameの最後ではなく、特定の位置に挿入したい場合に特に便利です。以下に例を示します。
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'],
})
# 新しい行を作成
new_row = pd.Series(['N1', 'N2', 'N3', 'N4'], index=df.columns)
# 新しい行を特定の位置に追加
df = pd.concat([df.iloc[:2], new_row, df.iloc[2:]]).reset_index(drop=True)
print(df)
このコードを実行すると、新しい行がDataFrameの3番目の位置（0から始まるインデックスで2）に追加されます。pd.concat([df.iloc[:2], new_row, df.iloc[2:]])の部分で、新しい行を追加しています。ここで、df.iloc[:2]とdf.iloc[2:]はそれぞれ新しい行の前と後のDataFrameの部分を取得します。
以上が、特定の位置に行を追加する方法です。これらのテクニックをマスターすることで、Pandasを使ったデータ操作の幅が広がります。この情報が役立つことを願っています。次のセクションでお会いしましょう！