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pandas – DataFrame に行を追加する方法

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目次

概要

DataFrame 及び Series に値を追加する append、insert、assign について解説します。

関数一覧

DataFrame Series
pandas.DataFrame.append pandas.Series.append
pandas.DataFrame.insert
pandas.DataFrame.pop pandas.Series.pop
pandas.DataFrame.assign

pandas.DataFrame.append – DataFrame に行を追加する

pandas.DataFrame.append は、DataFrame に行を追加します。

DataFrame.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False) → ’DataFrame’
引数
名前 型 デフォルト値
other DataFrame or Series/dict-like object、list of these
追加するデータ
ignore_index bool False
True の場合は index ラベルは使用しない
verify_integrity bool False
True の場合は index ラベルが重複する場合は ValueError を送出する
sort bool False
True の場合は、行を追加後に列をソートする
返り値
名前 説明
DataFrame 行を追加した DataFrame

サンプルコード

In [1]: 
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1, 2, 3]})
df
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3

DataFrame + DataFrame

df1.append(df2) の場合、df1 と df2 の columns ラベルで揃えて、df1 の末尾に df2 を追加します。

In [2]: 
df2 = pd.DataFrame({"A": [4, 5, 6], "B": [4, 5, 6]})
ret = df.append(df2)
ret
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
0 4 4
1 5 5
2 6 6

df1 にない columns ラベルが df2 にある場合は、新しい columns ラベルが追加します。

In [3]: 
df2 = pd.DataFrame({"A": [4, 5, 6], "C": [4, 5, 6]})
ret = df.append(df2)
ret
A B C
0 1 1.0 NaN
1 2 2.0 NaN
2 3 3.0 NaN
0 4 NaN 4.0
1 5 NaN 5.0
2 6 NaN 6.0

DataFrame + Series / list of Series

df1.append(s) の場合、df1 の columns ラベルと s の index ラベルで揃えて、df1 の末尾に s2 を追加します。

In [4]: 
s = pd.Series([4, 4], index=["A", "B"])
ret = df.append(s, ignore_index=True)
ret
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 4 4
In [5]: 
s = [pd.Series([4, 4], index=["A", "B"]), pd.Series([5, 5], index=["A", "B"])]
ret = df.append(s, ignore_index=True)
ret
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 4 4
4 5 5

DataFrame + dict / list of dict

df1.append(d) の場合、df1 の columns ラベルと d の key で揃えて、df1 の末尾に d を追加します。

In [6]: 
d = {"A": 4, "B": 4}
ret = df.append(d, ignore_index=True)
ret
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 4 4
In [7]: 
d = [{"A": 4, "B": 4}, {"A": 5, "B": 5}]
ret = df.append(d, ignore_index=True)
ret
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 4 4
4 5 5

ignore_index

ignore_index=True の場合、追加後は新たに index ラベルを振り直します。

In [8]: 
df2 = pd.DataFrame({"A": [4, 5, 6], "B": [4, 5, 6]})
ret = df.append(df2, ignore_index=True)
ret
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 4 4
4 5 5
5 6 6

sort

sort=True の場合、追加後に列をソートします。

In [9]: 
df2 = pd.DataFrame({"0": [4, 5, 6], "1": [4, 5, 6]})
ret = df.append(df2, sort=False)
ret
A B 0 1
0 1.0 1.0 NaN NaN
1 2.0 2.0 NaN NaN
2 3.0 3.0 NaN NaN
0 NaN NaN 4.0 4.0
1 NaN NaN 5.0 5.0
2 NaN NaN 6.0 6.0
In [10]: 
df2 = pd.DataFrame({"0": [4, 5, 6], "1": [4, 5, 6]})
ret = df.append(df2, sort=True)
ret
0 1 A B
0 NaN NaN 1.0 1.0
1 NaN NaN 2.0 2.0
2 NaN NaN 3.0 3.0
0 4.0 4.0 NaN NaN
1 5.0 5.0 NaN NaN
2 6.0 6.0 NaN NaN

pandas.DataFrame.insert – DataFrame に列を挿入する

pandas.DataFrame.insert は、DataFrame の指定した位置に列を挿入します。処理は inplace で行われます。

DataFrame.insert(self, loc, column, value, allow_duplicates=False) →
引数
名前 型 デフォルト値
loc int
列を挿入する位置。0 <= loc <= len(columns) の範囲で指定。
column str, number, or hashable object
挿入する列の column ラベル
value int, Series, or array-like
挿入する値
allow_duplicates bool, optional
column ラベルが重複するのを許可する

サンプルコード

loc – 列を挿入する位置

指定した位置の直前に挿入します。[0, len(df.columns)] の範囲で指定します。

In [11]: 
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1, 2, 3]})
df.insert(0, "C", 7)
df
C A B
0 7 1 1
1 7 2 2
2 7 3 3
In [12]: 
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1, 2, 3]})
df.insert(2, "C", 7)
df
A B C
0 1 1 7
1 2 2 7
2 3 3 7

pandas.DataFrame.pop

pandas.DataFrame.pop は、指定した column ラベルの列を DataFrame から取り出します。取り出した列は DataFrame から削除されます。処理は inplace で行われます。

DataFrame.pop(self: ~ FrameOrSeries, item) → ~FrameOrSeries
引数
名前 型 デフォルト値
item str
pop する column ラベル
返り値
名前 説明
Series pop 後の DataFrame

サンプルコード

In [13]: 
df = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["falcon", "parrot", "lion", "monkey"],
        "class": ["bird", "bird", "mammal", "mammal"],
        "max_speed": [389.0, 24.0, 80.5, 20.1],
    }
)
df
name class max_speed
0 falcon bird 389.0
1 parrot bird 24.0
2 lion mammal 80.5
3 monkey mammal 20.1
In [14]: 
s = df.pop("class")
print(s)
df
0      bird
1      bird
2    mammal
3    mammal
Name: class, dtype: object
name max_speed
0 falcon 389.0
1 parrot 24.0
2 lion 80.5
3 monkey 20.1

pandas.DataFrame.assign

pandas.DataFrame.assign は、DataFrame の指定した column ラベルの列に値を代入します。既存の列の場合は上書き、そうでない場合は末尾に挿入されます。

DataFrame.assign(self, **kwargs) → ’DataFrame’
引数
名前 型 デフォルト値
**kwargs dict of {str: callable or Series}
キーワード引数で column ラベルを指定する。
  • callable オブジェクト: DataFrame を引数にとり、列を返す。引数として渡される DataFrame 自体は変更しないこと。
  • Series、scalar、array: そのまま代入される。
返り値
名前 説明
DataFrame 値を代入した DataFrame

サンプルコード

In [15]: 
df = pd.DataFrame({"temp_c": [17.0, 25.0]}, index=["Portland", "Berkeley"])
df
temp_c
Portland 17.0
Berkeley 25.0

callable オブジェクトの場合、DataFrame を受け取り、代入する値を返す関数を指定します。

In [16]: 
df2 = df.assign(temp_f=lambda x: x["temp_c"] * 9 / 5 + 32)
df2
temp_c temp_f
Portland 17.0 62.6
Berkeley 25.0 77.0

callable でないオブジェクトの場合、そのまま代入されます。

In [17]: 
new_val = df["temp_c"] * 9 / 5 + 32
df2 = df.assign(temp_f=new_val)
df2
temp_c temp_f
Portland 17.0 62.6
Berkeley 25.0 77.0

pandas.Series.append

pandas.Series.append は、Series の末尾に指定した値を追加した Series を返します。

Series.append(self, to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False)
引数
名前 型 デフォルト値
to_append Series or list/tuple of Series
追加する値
ignore_index bool False
index ラベルを使用しない。
verify_integrity bool False
True の場合、index ラベルが重複する場合は ValueError 例外を送出する。
返り値
名前 説明
Series 追加後の Series

サンプルコード

Series + Series

In [18]: 
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])
s = s1.append(s2)
print(s)
0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
dtype: int64

Series + list/tuple of Series

In [19]: 
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = [pd.Series([4, 5, 6]), pd.Series([7, 8, 9])]
s = s1.append(s2)
print(s)
0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
0    7
1    8
2    9
dtype: int64

pandas.Series.pop

pandas.Series.pop は、Series から値を1つ取り出し、返します。取り出された値は Series から削除されます。処理は inplace で行われます。

Series.pop(self: ~ FrameOrSeries, item) → ~FrameOrSeries
引数
名前 型 デフォルト値
item str
取り出す index ラベル

返り値
名前 説明
Series 取り出した値

サンプルコード

In [20]: 
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
print(s1)
0    1
1    2
2    3
dtype: int64
In [21]: 
print(s1.pop(1))
print(s1)
2
0    1
2    3
dtype: int64
pandas
pandas Python

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