PandasのDataFrame.append関数とは
PandasのDataFrame.append関数は、一つのDataFrame（データフレーム）に別のDataFrameを追加するための関数です。この関数は新しいDataFrameを返し、元のDataFrameは変更されません。
基本的な使用法は次の通りです：
df1.append(df2)
ここで、df1とdf2はDataFrameです。このコードはdf2の行をdf1の最後に追加した新しいDataFrameを作成します。
この関数は、複数のDataFrameを連結する際にも使用できます。その場合、引数としてDataFrameのリストを渡します：
df1.append([df2, df3])
このコードはdf2とdf3の行をdf1の最後に追加した新しいDataFrameを作成します。
DataFrame.append関数は、行方向にデータを追加するための便利なツールです。しかし、大量のデータを追加する場合は、効率的な方法が他にもあります。それについては後述します。この関数の詳細な使い方やパラメータについては、次のセクションで説明します。
DataFrame.append関数の基本的な使い方
PandasのDataFrame.append関数の基本的な使い方は非常にシンプルです。以下にその基本形を示します：
df1.append(df2)
このコードは、df1というDataFrameの最後にdf2というDataFrameを追加します。この操作により新しいDataFrameが作成され、元のdf1やdf2は変更されません。
また、複数のDataFrameを一度に追加することも可能です。その場合は、追加したいDataFrameをリストとして渡します：
df1.append([df2, df3, df4])
このコードは、df1の最後にdf2、df3、df4を順に追加した新しいDataFrameを作成します。
ただし、この関数を使用する際には注意点があります。それは、この関数は新しいDataFrameを作成するため、大量のデータを追加する際にはメモリ効率が悪くなる可能性があるという点です。そのような場合には、他の方法（例えば、pd.concat関数）を検討すると良いでしょう。これらの詳細については後述します。また、DataFrame.append関数の詳細なパラメータについては、次のセクションで説明します。
ignore_indexパラメータの使用
ignore_indexパラメータは、DataFrame.append関数の重要なパラメータの一つです。このパラメータをTrueに設定すると、追加操作後の新しいDataFrameでインデックスがリセットされます。つまり、各行が0から始まる連続した数値でインデックス付けされます。
以下にその使用例を示します：
df1.append(df2, ignore_index=True)
このコードは、df1の最後にdf2を追加し、その結果を新しいDataFrameとして返します。そして、その新しいDataFrameのインデックスは0から始まる連続した数値にリセットされます。
ignore_indexパラメータをTrueに設定する主な理由は、元のDataFrameのインデックスが重要でない場合や、インデックスが重複する可能性がある場合です。このパラメータを使用することで、新しいDataFrameのインデックスが一意で連続したものになり、データの操作が容易になります。
ただし、元のDataFrameのインデックスが重要な情報を持っている場合（例えば、時間シリーズデータなど）、ignore_indexパラメータをTrueに設定するとその情報が失われるため、注意が必要です。そのような場合は、ignore_indexパラメータをFalseに設定するか、または設定しないでください（デフォルトはFalseです）。
verify_integrityパラメータの使用
verify_integrityパラメータは、DataFrame.append関数のオプションの一つで、新しいDataFrameのインデックスが一意であることを確認するために使用します。このパラメータをTrueに設定すると、追加操作後の新しいDataFrameのインデックスが一意でない場合（つまり、重複するインデックスが存在する場合）、エラーが発生します。
以下にその使用例を示します：
df1.append(df2, verify_integrity=True)
このコードは、df1の最後にdf2を追加し、その結果を新しいDataFrameとして返します。そして、その新しいDataFrameのインデックスが一意でない場合（つまり、重複するインデックスが存在する場合）、エラーが発生します。
verify_integrityパラメータをTrueに設定する主な理由は、データの整合性を保つためです。特に、インデックスがデータの一部を表している場合や、インデックスに基づいてデータを操作する場合には、インデックスの一意性が重要になります。
ただし、verify_integrityパラメータをTrueに設定すると、インデックスの確認によるオーバーヘッドが発生するため、大量のデータを追加する際にはパフォーマンスが低下する可能性があります。そのため、このパラメータは必要に応じて使用することをお勧めします。このパラメータのデフォルト値はFalseです。つまり、デフォルトではインデックスの一意性は確認されません。このパラメータについての詳細な説明は、次のセクションで提供します。
sortパラメータの使用
sortパラメータは、DataFrame.append関数のオプションの一つで、追加操作後の新しいDataFrameの列をソートするかどうかを制御します。このパラメータをTrueに設定すると、新しいDataFrameの列がアルファベット順にソートされます。
以下にその使用例を示します：
df1.append(df2, sort=True)
このコードは、df1の最後にdf2を追加し、その結果を新しいDataFrameとして返します。そして、その新しいDataFrameの列はアルファベット順にソートされます。
sortパラメータをTrueに設定する主な理由は、データの可読性を向上させるためです。特に、複数のDataFrameを追加する際に、それぞれのDataFrameが異なる列を持っている場合には、sortパラメータをTrueに設定することで、新しいDataFrameの列が一貫した順序で表示され、データの理解が容易になります。
ただし、sortパラメータをTrueに設定すると、列のソートによるオーバーヘッドが発生するため、大量のデータを追加する際にはパフォーマンスが低下する可能性があります。そのため、このパラメータは必要に応じて使用することをお勧めします。このパラメータのデフォルト値はFalseです。つまり、デフォルトでは新しいDataFrameの列はソートされません。このパラメータについての詳細な説明は、次のセクションで提供します。
DataFrame.append関数の効率的な使用法
DataFrame.append関数は便利なツールですが、大量のデータを追加する際にはパフォーマンスが低下する可能性があります。その理由は、DataFrame.append関数が新しいDataFrameを作成するため、大量のデータを追加するとメモリ効率が悪くなるからです。
そのため、大量のデータを追加する際には、以下のような効率的な使用法を考慮すると良いでしょう：
- リストにデータを追加し、最後にDataFrameを作成する：大量のデータを追加する際には、まずデータをPythonのリストに追加し、全てのデータが揃ったら最後に一度にDataFrameを作成する方法が効率的です。
data = []
for _ in range(10000):
data.append([1, 2, 3])
df = pd.DataFrame(data)
- concat関数を使用する：Pandasのconcat関数は、複数のDataFrameを一度に連結するための関数で、大量のデータを追加する際にはDataFrame.append関数よりも効率的です。
df = pd.concat([df1, df2, df3])
このコードは、df1、df2、df3を一度に連結した新しいDataFrameを作成します。
以上のように、大量のデータを追加する際には、DataFrame.append関数の代わりに他の方法を検討することをお勧めします。しかし、少量のデータを追加する際や、コードの可読性を重視する場合には、DataFrame.append関数は便利なツールとなるでしょう。この関数の詳細な使い方やパラメータについては、前述のセクションで説明しました。この関数の効率的な使用法についての詳細な説明は、次のセクションで提供します。
DataFrame.append関数の代替手段
DataFrame.append関数は便利ですが、特定の状況では他の手段の方が効率的かつ適切な場合があります。以下に、DataFrame.append関数の代替手段としてよく使用されるものをいくつか紹介します。
- pd.concat関数：
pd.concat関数は、複数のDataFrameを一度に連結するための関数で、大量のデータを追加する際にはDataFrame.append関数よりも効率的です。また、pd.concat関数は、行方向だけでなく列方向にもデータを連結することが可能です。
df = pd.concat([df1, df2, df3])
- DataFrameのassign関数：新しい列を追加する場合には、DataFrameのassign関数を使用することができます。assign関数は新しい列を追加したDataFrameを返します。
df = df.assign(new_column=value)
- DataFrameのmerge関数：異なるDataFrameのデータを結合する場合には、DataFrameのmerge関数を使用することができます。merge関数は、指定したキーに基づいてDataFrameを結合します。
df = df1.merge(df2, on='key')
以上のように、DataFrame.append関数の代替手段として、Pandasライブラリには多くの便利な関数が提供されています。これらの関数を適切に使用することで、データの操作がより効率的かつ柔軟に行えます。それぞれの関数の詳細な使い方やパラメータについては、Pandasの公式ドキュメンテーションを参照してください。この関数の効率的な使用法についての詳細な説明は、次のセクションで提供します。