PythonのDataFrameに行を追加する方法を簡単に解説

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Python DataFrameに行を追加する方法

このPythonチュートリアルでは、PandasのDataFrameに行を追加する方法について学びます。DataFrameは、Pythonのデータ処理ライブラリであるPandasで非常によく使用されるデータ構造です。DataFrameに新しい行を追加することで、データ分析や処理を効率的に行うことができます。

DataFrameに新しい行を追加する方法

DataFrameに新しい行を追加するためには、append()メソッドを使用します。具体的な手順は以下の通りです。

追加したいデータを含んだSeriesまたは辞書を作成する。
append()メソッドを使用して、作成したデータをDataFrameに追加する。

以下の例を見てみましょう。

import pandas as pd

# データを含んだSeriesを作成
new_row = pd.Series({'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2'})

# DataFrameに新しい行を追加
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

注意点として、append()メソッドは新しいDataFrameを返すため、追加した結果を元のDataFrameに上書きする必要があります。

実際のコード例

では、実際のコードを使用してDataFrameに行を追加する方法を詳しく説明します。

import pandas as pd

# サンプルのDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'Column1': ['A', 'B', 'C'],
                   'Column2': [1, 2, 3]})

# 新しい行のデータを作成
new_row = pd.Series({'Column1': 'D', 'Column2': 4})

# DataFrameに新しい行を追加
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 結果を表示
print(df)

このコードでは、まず最初にサンプルのDataFrameを作成し、Column1とColumn2の2つの列を持っています。

次に、追加したい新しい行のデータをnew_rowというSeriesオブジェクトとして作成します。この場合、Column1の値には ‘D’、Column2の値には 4 を指定しています。

最後に、append()メソッドを使用してDataFrameに新しい行を追加し、上書きしたDataFrameをdfに代入します。ignore_index=Trueを指定することで、新しい行が追加されたDataFrameのインデックスを自動的に再設定します。

最終的に、追加後のDataFrameを出力し、新しい行が正しく追加されたかを確認します。

以上がPythonのDataFrameに行を追加する方法です。この方法を使えば、既存のDataFrameに新しいデータを簡単に追加することができます。