[Python] Pandas – DataFrameに行・列を追加するinsert関数の使い方

Pandasのinsert関数は、DataFrameに新しい列を指定した位置に挿入するために使用されます。

insert関数の基本的な構文はDataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)です。

locは挿入する位置(0から始まるインデックス)、columnは新しい列の名前、valueは挿入するデータ、allow_duplicatesは重複する列名を許可するかどうかを指定します。

行の挿入にはinsertは使えず、locやappendなどを使用します。

DataFrameに列を追加する方法

PandasのDataFrameに新しい列を追加する方法はいくつかありますが、insert関数を使うと特定の位置に列を挿入することができます。

ここでは、insert関数の基本構文や引数の詳細、使用例について解説します。

insert関数の基本構文

insert関数の基本的な構文は以下の通りです。

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

• loc: 挿入する位置を指定する整数
• column: 新しい列の名前を指定する文字列
• value: 挿入するデータ(リストや配列など)
• allow_duplicates: 同名の列を許可するかどうかを指定するブール値(デフォルトはFalse)

insert関数の引数の詳細

loc(挿入位置)

locは新しい列を挿入する位置を指定します。

0から始まるインデックスで、0を指定すると最初の位置に挿入されます。

column(列名)

columnは新しい列の名前を指定します。

この名前はDataFrame内で一意である必要があります。

value(挿入するデータ)

valueは新しい列に挿入するデータを指定します。

リストやNumPy配列など、DataFrameの行数と同じ長さである必要があります。

allow_duplicates(重複列名の許可)

allow_duplicatesは、同じ名前の列を追加することを許可するかどうかを指定します。

デフォルトはFalseで、同名の列が存在する場合はエラーが発生します。

insert関数を使った列の追加例

以下は、insert関数を使ってDataFrameに新しい列を追加する例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'C'を位置1に追加
df.insert(1, 'C', [7, 8, 9])
print(df)

A  C  B
0  1  7  4
1  2  8  5
2  3  9  6

この例では、列Cが位置1に追加され、DataFrameの構造が変更されました。

列の追加時に注意すべき点

新しい列を追加する際には、いくつかの注意点があります。

列名の重複

同じ名前の列を追加しようとすると、allow_duplicatesがFalseの場合、エラーが発生します。

列名は一意であることを確認してください。

データの長さの不一致

挿入するデータの長さがDataFrameの行数と一致しない場合、エラーが発生します。

新しい列に挿入するデータは、必ずDataFrameの行数と同じ長さである必要があります。

DataFrameに行を追加する方法

PandasのDataFrameに行を追加する方法はいくつかありますが、insert関数は行を追加するためには使用できません。

ここでは、行を追加するための代替手段や注意点について解説します。

insert関数では行を追加できない理由

insert関数は、特定の位置に列を挿入するための関数であり、行を追加する機能は持っていません。

行を追加する場合は、他の方法を使用する必要があります。

行の追加は、DataFrameの構造を変更するため、insert関数の設計には含まれていません。

行を追加するための代替手段

行を追加するためには、以下の方法が一般的に使用されます。

locを使った行の追加

locを使用すると、特定のインデックスに新しい行を追加することができます。

以下はその例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 新しい行を追加
df.loc[3] = [7, 8]
print(df)

A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  8

この例では、インデックス3に新しい行が追加されました。

appendを使った行の追加

appendメソッドを使用して、別のDataFrameや辞書から行を追加することもできます。

以下はその例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 新しい行を辞書で作成
new_row = {'A': 7, 'B': 8}
# 行を追加
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  8

この例では、辞書を使って新しい行を追加し、インデックスが自動的に再設定されました。

行の追加時に注意すべき点

行を追加する際には、いくつかの注意点があります。

インデックスの扱い

行を追加する際、インデックスが重複しないように注意が必要です。

locを使用する場合は、手動でインデックスを指定する必要がありますが、appendを使用する場合はignore_index=Trueを指定することで自動的にインデックスが再設定されます。

データ型の一致

追加する行のデータ型が既存のDataFrameの列のデータ型と一致していることを確認してください。

データ型が異なる場合、意図しない動作やエラーが発生する可能性があります。

例えば、数値型の列に文字列を追加すると、データ型が混在することになります。

insert関数の応用例

insert関数は、PandasのDataFrameに新しい列を追加する際に非常に便利です。

ここでは、insert関数の応用例をいくつか紹介します。

複数の列を一度に追加する方法

insert関数は一度に1つの列しか追加できませんが、ループを使って複数の列を追加することができます。

以下はその例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 複数の列を追加
new_columns = {'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
for i, (col_name, values) in enumerate(new_columns.items()):
    df.insert(i + 2, col_name, values)
print(df)

A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

この例では、列CとDがDataFrameに追加されました。

特定の条件に基づいて列を挿入する

特定の条件に基づいて列を挿入することも可能です。

以下は、列Cの値が5以上の行に新しい列Dを追加する例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'C'を追加
df['C'] = [7, 8, 9]
# 条件に基づいて列'D'を追加
df.insert(3, 'D', df['C'] > 8)
print(df)

A  B  C      D
0  1  4  7  False
1  2  5  8  False
2  3  6  9   True

この例では、列Dには列Cの値が8より大きいかどうかのブール値が追加されました。

列の挿入位置を動的に決定する方法

列の挿入位置を動的に決定することもできます。

例えば、特定の列名の後に新しい列を追加する場合です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'B'の後に新しい列'C'を追加
insert_position = df.columns.get_loc('B') + 1
df.insert(insert_position, 'C', [7, 8, 9])
print(df)

A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

この例では、列Bの後に列Cが追加されました。

列の挿入と同時にデータの変換を行う

新しい列を追加する際に、既存の列のデータを変換して挿入することもできます。

以下は、列Aの値を2倍にして新しい列Dを追加する例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'D'を追加し、列'A'の値を2倍にする
df.insert(2, 'D', df['A'] * 2)
print(df)

A  B  D
0  1  4  2
1  2  5  4
2  3  6  6

この例では、列Dには列Aの値を2倍にした結果が追加されました。

列の挿入と既存列の更新を組み合わせる

新しい列を追加する際に、既存の列の値を更新することもできます。

以下は、列Bの値を新しい列Eにコピーし、さらにその値を変更する例です。

import pandas as pd
# サンプルのDataFrameを作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 列'E'を追加し、列'B'の値をコピー
df.insert(2, 'E', df['B'])
# 列'E'の値を変更
df['E'] = df['E'] + 10
print(df)

A  B   E
0  1  4  14
1  2  5  15
2  3  6  16

この例では、列Eには列Bの値がコピーされ、その後10を加算して更新されました。

まとめ

この記事では、PandasのDataFrameに列を追加するためのinsert関数の使い方や応用例について詳しく解説しました。

特に、列の挿入位置を動的に決定する方法や、条件に基づいて列を追加するテクニックなど、実践的な内容に焦点を当てています。

これらの知識を活用して、データ操作をより効率的に行うことができるでしょう。

次回は、他のPandasの機能やデータ分析手法についても試してみてください。