Pandas データフレームに新しい列を追加する方法と技法
- Name
- Rajiv Chandra
Published on
データフレームを操作することは、データ分析やデータサイエンスの重要な部分であり、データフレームを使用したデータの操作と解析を簡単かつ柔軟に行うことができる Pandas は、広く使用されているライブラリです。データフレームは、異なるタイプの列を持つ二次元のラベル付きデータ構造です。スプレッドシートや SQL テーブルのようなものですが、よりパワフルで柔軟性があります。この記事では、既存の Pandas データフレームに新しい列を追加する方法を学びます。また、Pandas データフレームに新しい列を挿入するためのさまざまな方法と技法についても説明します。
Python で簡単にデータ可視化を行いたいですか？
PyGWalker は、Jupyter ノートブックベースの環境でデータ分析と可視化のワークフローをスピードアップするためのオープンソース Python プロジェクトです。
PyGWalker (opens in a new tab) は Pandas Dataframe（または Polars Dataframe）を「ビジュアル」な UI に変換し、変数をドラッグアンドドロップすることで簡単にグラフを作成できます。以下のコードを使用してください。
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)今すぐ PyGWalker をオンラインノートブックで試すことができます:
そして、 GitHub で ⭐️ を付けるのを忘れないでください!
Pandas データフレームとは？
Pandas データフレームとは、ラベル付きの軸がある二次元のデータ構造です。スプレッドシートや SQL テーブルのようなものですが、よりパワフルで柔軟性があります。データフレームは、CSV、Excel、SQL データベースなどのさまざまな入力データ形式から作成することができます。Pandas ライブラリが提供するさまざまなメソッドや関数を使用して、データフレームを操作したり解析したりすることができます。
Pandas データフレームに新しい列を追加する方法は？
既存の Pandas データフレームに新しい列を追加するには、さまざまな方法があります。最も一般的な方法は、単純な代入を使用することです。例を見てみましょう。
例えば、'Name' と 'Age' の 2 列を持つデータフレームがあるとします。
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
出力：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
3 David 40今度は、データフレームに新しい列「Salary」を追加したいと思います。以下のように、簡単な代入を使用できます。
df['Salary'] = [50000, 60000, 70000, 80000]
print(df)出力：
Name Age Salary
0 Alice 25 50000
1 Bob 30 60000
2 Charlie 35 70000
3 David 40 80000新しい列「Salary」がデータフレームに追加されました。
Pandasデータフレームに新しい列を挿入するさまざまな方法
Pandasデータフレームに新しい列を挿入するためのいくつかの方法やテクニックがあります。一つずつ説明していきましょう。
方法1：簡単な代入
前の例で見たように、簡単な代入を使用してデータフレームに新しい列を追加できます。リストまたはnumpy配列をデータフレーム内の新しい列名に割り当てることができます。
df['NewColumn'] = [1, 2, 3, 4]方法2：挿入メソッド
Pandasデータフレームに新しい列を挿入する別の方法は、insertメソッドを使用することです。insertメソッドにはloc、column、valueの3つの引数があります。 locは新しい列を挿入したい列のインデックスです。 columnは新しい列の名前であり、 valueは新しい列に割り当てたい値です。
df.insert(loc=1, column='NewColumn', value=[1, 2, 3, 4])方法3：連結メソッド
Pandasデータフレームに新しい列を追加するには、軸1を沿って2つのデータフレームを連結することもできます。新しい列は既存のデータフレームの右側に追加されます。 concatメソッドには2つのデータフレームが引数として指定され、それらは軸1に沿って連結されます。
df2 = pd.DataFrame({'NewColumn': [1, 2, 3, 4]})
df = pd.concat([df, df2], axis=1)メソッド4：Assignメソッド
assignメソッドを使用すると、データフレームに新しい列を作成し、新しい列を含む新しいデータフレームを返すことができます。このメソッドには、辞書型を引数として渡します。辞書型の各キーが新しい列名を表し、各値が新しい列の値を表します。
df = df.assign(NewColumn=[1, 2, 3, 4])Pandas DataFrameで既存の列を上書きしながら新しい列を追加できますか？
はい、Pandasデータフレームで既存の列を上書きしながら新しい列を追加することができます。列に値を割り当てる場合、その列の既存の値は新しい値で置き換えられます。
df['Age'] = [26, 31, 36, 41]Pandas DataFrameで指定された位置に列を挿入する方法は？
insertメソッドを使用して、Pandasデータフレームで指定された位置に列を挿入することができます。locパラメータは列を挿入する位置を指定します。列の整数インデックスを使用して、列の位置を指定できます。
df.insert(2, 'NewColumn', [1, 2, 3, 4])列名を使用して、列の位置を指定することもできます。
df.insert(df.columns.get_loc("Age"), 'NewColumn', [1, 2, 3, 4])結論
この記事では、Pandasデータフレームに新しい列を追加する方法について説明しました。単純な代入、挿入方法、連結方法、および割り当て方法を含め、Pandasデータフレームに新しい列を挿入するためのさまざまな方法とテクニックについて説明しました。既存の列を上書きしながら新しい列を追加する方法や、指定された位置に列を挿入する方法についても説明しました。これらのテクニックを使用することで、データフレームを効率的かつ効果的に操作することができます。