Pandasを使ったデータフレームへの列追加

Pandasデータフレームとは

Pandasデータフレームは、PythonのPandasライブラリによって提供される2次元のラベル付きデータ構造です。データフレームは、異なるタイプのデータ（数値、文字列、ブール値など）を持つことができ、各列は異なるデータ型を持つことができます。

データフレームは、スプレッドシートやSQLテーブル、またはRのデータフレームのような形式を持つため、データ分析に非常に便利です。行と列の両方にラベルを持つことができ、これによりデータの操作と集約が容易になります。

以下は、Pandasデータフレームの基本的な作成方法です：

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

print(df)

このコードは、2列（’A’と’B’）と3行を持つデータフレームを作成します。列’A’は整数のデータ型を持ち、列’B’は文字列のデータ型を持ちます。データフレームは、データの視覚的な表現を提供し、データの理解を容易にします。また、Pandasはデータの読み込み、書き込み、クリーニング、変換、集約など、データ分析のための多くの強力なツールを提供しています。これらの理由から、PandasデータフレームはPythonでのデータ分析において中心的な役割を果たしています。

新しい列を追加する方法

Pandasデータフレームに新しい列を追加する方法はいくつかあります。以下に、そのいくつかを示します。

直接代入による列の追加

最も簡単な方法は、新しい列を直接データフレームに代入することです。以下に例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列 'C' を追加
df['C'] = [4, 5, 6]

print(df)

このコードは、新しい列 ‘C’ をデータフレームに追加し、その列に値 [4, 5, 6] を代入します。

assignメソッドによる列の追加

assignメソッドを使用すると、新しい列を追加しながらデータフレームのコピーを作成することができます。これは、元のデータフレームを変更せずに新しい列を追加したい場合に便利です。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列 'C' を追加したデータフレームのコピーを作成
df_new = df.assign(C = [4, 5, 6])

print(df_new)

このコードは、新しい列 ‘C’ を追加したデータフレームの新しいコピーを作成します。元のデータフレーム df は変更されません。

これらの方法を使って、Pandasデータフレームに新しい列を追加することができます。次のセクションでは、さらに詳細な方法を見ていきましょう。

Dataframe.insert()メソッドによる列の追加

Pandasのinsert()メソッドを使用すると、データフレームの特定の位置に新しい列を追加することができます。このメソッドは、以下の形式で使用します。

df.insert(loc, column, value, allow_duplicates = False)

ここで、
– locは新しい列を挿入する位置（0から始まるインデックス）です。
– columnは新しい列の名前です。
– valueは新しい列の値です。
– allow_duplicatesは、データフレームに既に存在する列名を許可するかどうかを指定します。デフォルトはFalseで、これは同じ名前の列が既に存在する場合にエラーを引き起こします。

以下に例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列 'C' を追加
df.insert(1, 'C', [4, 5, 6])

print(df)

このコードは、新しい列 ‘C’ をデータフレームの2番目の位置（loc=1）に追加し、その列に値 [4, 5, 6] を代入します。

insert()メソッドは、新しい列を特定の位置に追加する必要がある場合に便利です。ただし、このメソッドは元のデータフレームを直接変更するため、注意が必要です。元のデータフレームを変更せずに新しい列を追加したい場合は、前述のassign()メソッドを使用することができます。

Dataframe.assign()メソッドによる列の追加

Pandasのassign()メソッドを使用すると、新しい列を追加しながらデータフレームのコピーを作成することができます。これは、元のデータフレームを変更せずに新しい列を追加したい場合に便利です。

assign()メソッドは、以下の形式で使用します。

df = df.assign(new_column = value)

ここで、
– new_columnは新しい列の名前です。
– valueは新しい列の値です。

以下に例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列 'C' を追加したデータフレームのコピーを作成
df_new = df.assign(C = [4, 5, 6])

print(df_new)

このコードは、新しい列 ‘C’ を追加したデータフレームの新しいコピーを作成します。元のデータフレーム df は変更されません。

assign()メソッドは、新しい列を追加しながらデータフレームのコピーを作成するため、元のデータフレームを保持しながら新しい列を試すことができます。これは、データ分析の初期段階で特に有用です。

辞書を使用した列の追加

Pandasデータフレームに新しい列を追加する方法の一つとして、Pythonの辞書を使用する方法があります。この方法は、新しい列の名前と値を一度に複数設定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

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列を追加
new_columns = {
    'C': [4, 5, 6],
    'D': ['d', 'e', 'f']
}

df = df.assign(**new_columns)

print(df)

このコードは、新しい列 ‘C’ と ‘D’ をデータフレームに追加し、それぞれの列に値 [4, 5, 6] と [‘d’, ‘e’, ‘f’] を代入します。assign()メソッドに辞書を渡す際には、**演算子を使用して辞書を展開します。

辞書を使用して新しい列を追加する方法は、新しい列の名前と値を一度に複数設定する場合に非常に便利です。ただし、この方法もassign()メソッドを使用しているため、元のデータフレームは変更されず、新しいデータフレームが返されます。

リストを使用した列の追加

Pandasデータフレームに新しい列を追加する最も簡単な方法の一つは、Pythonのリストを使用することです。この方法は、新しい列の全ての行に同じ長さのリストを追加する場合に特に便利です。

以下に例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列 'C' を追加
df['C'] = [4, 5, 6]

print(df)

このコードは、新しい列 ‘C’ をデータフレームに追加し、その列に値 [4, 5, 6] を代入します。

ただし、この方法を使用する際には注意が必要です。追加するリストの長さは、データフレームの行数と一致していなければなりません。もしリストの長さがデータフレームの行数と一致しない場合、Pandasはエラーを発生させます。

リストを使用して新しい列を追加する方法は、新しい列の全ての行に同じ長さのリストを追加する場合に非常に便利です。ただし、この方法も元のデータフレームを直接変更するため、注意が必要です。元のデータフレームを変更せずに新しい列を追加したい場合は、前述のassign()メソッドを使用することができます。

.loc()を使用した列の追加

Pandasの.loc()メソッドを使用すると、新しい列を追加しながら特定の行に値を設定することができます。これは、新しい列の全ての行に同じ値を設定するのではなく、特定の行に異なる値を設定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

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 新しい列 'C' を追加し、特定の行に値を設定
df.loc[:, 'C'] = [4, 5, 6]

print(df)

このコードは、新しい列 ‘C’ をデータフレームに追加し、その列の全ての行に値 [4, 5, 6] を設定します。.loc()メソッドの第一引数には行のラベルを、第二引数には列のラベルを指定します。ここでは、:を使用して全ての行を選択しています。

ただし、この方法を使用する際には注意が必要です。追加するリストの長さは、データフレームの行数と一致していなければなりません。もしリストの長さがデータフレームの行数と一致しない場合、Pandasはエラーを発生させます。

.loc()メソッドを使用して新しい列を追加する方法は、特定の行に異なる値を設定する場合に非常に便利です。ただし、この方法も元のデータフレームを直接変更するため、注意が必要です。元のデータフレームを変更せずに新しい列を追加したい場合は、前述のassign()メソッドを使用することができます。