pandas.DataFrame.appendの概要
pandasのDataFrameオブジェクトには、行を追加するためのappendというメソッドがあります。このメソッドを使用すると、既存のDataFrameに新しい行を追加することができます。
基本的な使用方法は次のとおりです：
df1 = df1.append(df2)
ここで、df1は元のDataFrameで、df2は追加したい行を含むDataFrameです。この操作により、df2の全ての行がdf1に追加され、その結果が新しいDataFrameとして返されます。
appendメソッドは元のDataFrameを変更せず、新しいDataFrameを作成します。そのため、行を追加した結果を保持するためには、結果を新しい変数に代入するか、元のDataFrameに再代入する必要があります。
また、appendメソッドは、異なるDataFrame間で列名が一致していることを前提としています。列名が一致しない場合、適切な結果を得るためには追加の処理が必要となります。
以上が、pandasのDataFrame.appendメソッドの概要です。具体的な使用方法については、次の小見出しで詳しく説明します。
append関数の基本的な使用方法
pandasのappend関数の基本的な使用方法を以下に示します。
まず、追加したい行を含む新しいDataFrameを作成します。次に、元のDataFrameのappendメソッドを呼び出し、引数として新しいDataFrameを渡します。この操作により、新しいDataFrameの全ての行が元のDataFrameに追加され、その結果が新しいDataFrameとして返されます。
以下に具体的なコード例を示します：
import pandas as pd
# 元のDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
})
# 追加したい行を含む新しいDataFrameを作成
df2 = pd.DataFrame({
'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7'],
})
# df1にdf2を追加
df1 = df1.append(df2)
このコードを実行すると、df1にdf2の行が追加され、その結果が新しいDataFrame df1として更新されます。
以上が、pandasのappend関数の基本的な使用方法です。次の小見出しでは、リストや辞書を使用した行の追加方法について詳しく説明します。
リストを使用した行の追加
pandasのappend関数を使用して、リストを用いて新しい行を追加する方法を以下に示します。
まず、追加したい行をリストとして作成します。次に、そのリストをDataFrameに変換し、元のDataFrameのappendメソッドを呼び出し、引数として新しいDataFrameを渡します。この操作により、新しいDataFrameの全ての行が元のDataFrameに追加され、その結果が新しいDataFrameとして返されます。
以下に具体的なコード例を示します：
import pandas as pd
# 元のDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
})
# 追加したい行をリストとして作成
new_row = ['A4', 'B4', 'C4', 'D4']
# リストをDataFrameに変換
new_row_df = pd.DataFrame([new_row], columns=df1.columns)
# df1に新しい行を追加
df1 = df1.append(new_row_df)
このコードを実行すると、df1に新しい行が追加され、その結果が新しいDataFrame df1として更新されます。
以上が、pandasのappend関数を使用して、リストを用いて新しい行を追加する方法です。次の小見出しでは、辞書を使用した行の追加方法について詳しく説明します。
辞書を使用した行の追加
pandasのappend関数を使用して、辞書を用いて新しい行を追加する方法を以下に示します。
まず、追加したい行を辞書として作成します。次に、その辞書をDataFrameに変換し、元のDataFrameのappendメソッドを呼び出し、引数として新しいDataFrameを渡します。この操作により、新しいDataFrameの全ての行が元のDataFrameに追加され、その結果が新しいDataFrameとして返されます。
以下に具体的なコード例を示します：
import pandas as pd
# 元のDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
})
# 追加したい行を辞書として作成
new_row = {'A': 'A4', 'B': 'B4', 'C': 'C4', 'D': 'D4'}
# 辞書をDataFrameに変換
new_row_df = pd.DataFrame(new_row, index=[0])
# df1に新しい行を追加
df1 = df1.append(new_row_df)
このコードを実行すると、df1に新しい行が追加され、その結果が新しいDataFrame df1として更新されます。
以上が、pandasのappend関数を使用して、辞書を用いて新しい行を追加する方法です。次の小見出しでは、効率的な行の追加方法について詳しく説明します。
効率的な行の追加方法
pandasのappend関数を使用して行を追加すると、新しいDataFrameが作成されます。これは、大量のデータを扱う場合には時間とメモリの両方で非効率的になる可能性があります。そのため、大量の行を追加する必要がある場合は、別のアプローチを検討することをお勧めします。
一つの方法は、追加したい全ての行を含むリストを作成し、それを一度にDataFrameに変換することです。これにより、一度に多くの行を追加することができ、appendを繰り返し呼び出すよりも効率的です。
以下に具体的なコード例を示します：
import pandas as pd
# 元のDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
})
# 追加したい行を含むリストを作成
new_rows = [['A4', 'B4', 'C4', 'D4'], ['A5', 'B5', 'C5', 'D5'], ['A6', 'B6', 'C6', 'D6']]
# リストをDataFrameに変換
new_rows_df = pd.DataFrame(new_rows, columns=df1.columns)
# df1に新しい行を追加
df1 = df1.append(new_rows_df)
このコードを実行すると、df1に新しい行が一度に追加され、その結果が新しいDataFrame df1として更新されます。
以上が、pandasのappend関数を使用して、効率的に行を追加する方法です。この方法を使用すると、大量のデータを効率的に処理することができます。ただし、データの量や状況により、最適な方法は異なる場合があります。そのため、具体的な状況に応じて最適な方法を選択することが重要です。この記事がその一助となれば幸いです。次の小見出しでは、さらに詳しく説明します。