【Pandas】行方向にデータを追加する方法[Python]

2024年10月7日

URLをコピーしました！

Pandas

前回、Pythonでリストから辞書を作成する方法を紹介しました。

行方向にデータを追加する方法

Pandasで行方向にデータを追加するには「pd.concat([追加されるデータフレーム, 追加するデータフレーム], ignore_index=True, axis=True)」とします。

import pandas as pd
import numpy as np

row_num = 10

column_names = ["a", "b", "c", "d", "e"]

df = pd.DataFrame(columns = column_names)

rng = np.random.default_rng()

for r_num in range(row_num):
    df_add = pd.DataFrame([rng.random(5)], columns = column_names)
    df = pd.concat([df, df_add], ignore_index=True, axis="index")
    
print(df)

実行結果
          a         b         c         d         e
0  0.046213  0.743657  0.606043  0.302487  0.567011
1  0.112566  0.393045  0.160092  0.589766  0.233152
2  0.760913  0.326675  0.982195  0.699518  0.524459
3  0.271887  0.911478  0.245720  0.718146  0.495690
4  0.822368  0.197988  0.312773  0.755291  0.603862
5  0.791818  0.005515  0.840528  0.431685  0.997411
6  0.385027  0.732381  0.414391  0.551805  0.654356
7  0.331006  0.755459  0.249483  0.811803  0.197102
8  0.543290  0.186989  0.432792  0.811367  0.116022
9  0.113921  0.574613  0.757338  0.052763  0.503663

「df = pd.DataFrame(columns = column_names)」で列名のみもったデータフレームを作成し、for文を使って１行ずつデータ（ランダムな5つの要素をもつデータフレーム）を追加しています。

ジェネレータを使った乱数の取得方法はこちらの記事で解説していますので、良かったらどうぞ。

あわせて読みたい

【NumPy】ジェネレータを使ったランダムな数値の取得方法の紹介と使わない方法との比較[Python] NumPy 前回、PythonのNumPyとSciPyで正規分布（ガウス分布）に従うランダムな値を取得する方法を紹介しました。今回はNumPyでジェネレータを使ったランダムな数値の取…

注意するのは追加するのは「データフレーム」です。

Pandasでは１行、または１列のデータをもった「シリーズ」を作成することもできますが、シリーズを使うと「pd.concat()」でうまく連結することができません。

そこで今回は「df_add = pd.DataFrame([rng.random(5)], columns = column_names)」として5つのランダムな要素をもつデータフレームを作成し、「pd.concat()」で連結をしています。

またデータフレームで行のデータとするには二重の角括弧（[[]]）のリストが必要です。

NumPyの乱数ジェネレータでは１次元のリストが返ってくるため「[rng.random(5)]」としています。

もしこの角括弧を忘れた場合はエラーとなります。

import pandas as pd
import numpy as np

row_num = 10

column_names = ["a", "b", "c", "d", "e"]

df = pd.DataFrame(columns = column_names)

rng = np.random.default_rng()

for r_num in range(row_num):
    df_add = pd.DataFrame(rng.random(5), columns = column_names)
    df = pd.concat([df, df_add], ignore_index=True, axis="index")
    
print(df)

実行結果
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[1], line 13
     10 rng = np.random.default_rng()
     12 for r_num in range(row_num):
---> 13     df_add = pd.DataFrame(rng.random(5), columns = column_names)
     14     df = pd.concat([df, df_add], ignore_index=True, axis="index")
     16 print(df)

（中略）

ValueError: Shape of passed values is (5, 1), indices imply (5, 5)

次回はPandasで列を追加する方法を紹介します。

ではでは今回はこんな感じで。