assign関数の基本的な使い方
Pandasのassign関数は、DataFrameに新しい列を追加するための関数です。基本的な使い方は以下の通りです。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 6),
'B': range(10, 60, 10)
})
# assign関数で新しい列 'C' を追加
df = df.assign(C = df['A'] + df['B'])
print(df)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
A B C
0 1 10 11
1 2 20 22
2 3 30 33
3 4 40 44
4 5 50 55
assign関数を使うと、既存の列を参照して新しい列を作成することができます。この例では、列’A’と列’B’の値を足した結果を新しい列’C’として追加しています。このように、assign関数はデータの変換や加工を行う際に非常に便利な機能です。ただし、assign関数は元のDataFrameを直接変更せず、新しいDataFrameを返す点に注意が必要です。そのため、結果を保持するためには返り値を再度変数に代入する必要があります。この特性は、データの不意な変更を防ぐために役立ちます。また、メソッドチェーンの中で使用することも可能です。これらの特性により、assign関数はデータ分析作業を効率的に行うための重要なツールとなります。次のセクションでは、assign関数を使って新しい列を追加する具体的な方法について詳しく説明します。お楽しみに！
assign関数で新しい列を追加する
前のセクションでは、assign関数の基本的な使い方について説明しました。このセクションでは、assign関数を使って新しい列を追加する具体的な方法について詳しく説明します。
まず、新しい列を追加するための基本的なコードを以下に示します。
df = df.assign(D = df['A'] * df['B'])
このコードでは、新しい列’D’を追加しています。列’D’の値は、列’A’と列’B’の値を掛けた結果です。assign関数を使うと、既存の列を参照して新しい列を作成することができます。
また、assign関数は複数の新しい列を一度に追加することも可能です。以下にその例を示します。
df = df.assign(D = df['A'] * df['B'], E = df['A'] ** 2)
このコードでは、新しい列’D’と’E’を追加しています。列’D’の値は、列’A’と列’B’の値を掛けた結果で、列’E’の値は、列’A’の値の二乗です。
このように、assign関数を使うと、一度に複数の新しい列を追加することができます。これにより、データの変換や加工を効率的に行うことが可能になります。
ただし、assign関数は元のDataFrameを直接変更せず、新しいDataFrameを返す点に注意が必要です。そのため、結果を保持するためには返り値を再度変数に代入する必要があります。この特性は、データの不意な変更を防ぐために役立ちます。
次のセクションでは、assign関数の注意点について詳しく説明します。お楽しみに！
assign関数で複数の新しい列を追加する
Pandasのassign関数は、一度に複数の新しい列をDataFrameに追加することも可能です。以下にその使用例を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 6),
'B': range(10, 60, 10)
})
# assign関数で新しい列 'C' と 'D' を追加
df = df.assign(C = df['A'] + df['B'], D = df['A'] * df['B'])
print(df)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
A B C D
0 1 10 11 10
1 2 20 22 40
2 3 30 33 90
3 4 40 44 160
4 5 50 55 250
この例では、assign関数を使って、列’A’と列’B’の和を新しい列’C’として、そして列’A’と列’B’の積を新しい列’D’として追加しています。
このように、assign関数を使うと、一度に複数の新しい列を追加することができます。これにより、データの変換や加工を効率的に行うことが可能になります。
ただし、assign関数は元のDataFrameを直接変更せず、新しいDataFrameを返す点に注意が必要です。そのため、結果を保持するためには返り値を再度変数に代入する必要があります。この特性は、データの不意な変更を防ぐために役立ちます。
次のセクションでは、assign関数の注意点について詳しく説明します。お楽しみに！
assign関数の注意点
Pandasのassign関数を使用する際には、いくつかの注意点があります。以下にその主な点を挙げています。
-
元のDataFrameを直接変更しない:
assign関数は元のDataFrameを直接変更せず、新しい列を追加した新しいDataFrameを返します。そのため、結果を保持するためには返り値を再度変数に代入する必要があります。この特性は、データの不意な変更を防ぐために役立ちます。python
df = df.assign(E = df['A'] ** 2) -
新しい列の名前は文字列でなければならない:
assign関数で新しい列を追加する際、列の名前は文字列でなければなりません。数値や変数名を列の名前として使用することはできません。“`python
これはエラーになります
df = df.assign(1 = df[‘A’] + df[‘B’])
“` -
新しい列の値はスカラー値または同じ長さの配列でなければならない:
assign関数で新しい列を追加する際、列の値はスカラー値（単一の値）または元のDataFrameと同じ長さの配列でなければなりません。それ以外の長さの配列を使用するとエラーになります。“`python
これはエラーになります
df = df.assign(E = range(10))
“` -
新しい列を追加する順序は保証されない:
assign関数で複数の新しい列を追加する際、列が追加される順序は保証されません。Pythonの辞書型の順序保証が適用されますが、それに依存することは推奨されません。
これらの注意点を理解しておくことで、assign関数をより効果的に使用することができます。データ分析作業を行う際には、これらの点を念頭に置いておくと良いでしょう。以上で、Pandasのassign関数についての説明を終わります。この情報が皆さんのデータ分析作業に役立つことを願っています。それでは、次回の記事でお会いしましょう！