DataFrameに列や行を追加、更新、削除する方法についてです。
Seriesを列として追加
DataFrameに新たな列としてSeriesを追加する場合、添字に新しいカラム名を指定して代入します。また、既存のカラム名を指定した場合、そのカラムが更新されます。
# DataFrameとSeries生成 df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]], columns=['col1', 'col2'], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s = pd.Series([1, 1, 1, 1], index=['a', 'b', 'c', 'd']) # DataFrameにSeriesを新たな列をして追加 df['new_col'] = s # col1 col2 new_col # a 1 10 1 # b 2 20 1 # c 3 30 1 # d 4 40 1 # DataFrameの既存列を更新する df['col1'] = s # col1 col2 new_col # a 1 10 1 # b 1 20 1 # c 1 30 1 # d 1 40 1
元のDataFrameになくても添字で定義して代入できてしまう点が少し違和感がありますが、簡単に追加、更新することができますね。
行を追加
appendメソッドを使用します。戻り値に新たなオブジェクトが返され、元のオブジェクトは更新されません。
df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]], columns=['col1', 'col2'], index=['a', 'b', 'c', 'd']) df2 = pd.DataFrame([[9, 99]], columns=['col1', 'col2'], index=['x']) df.append(df2) # col1 col2 # a 1 10 # b 2 20 # c 3 30 # d 4 40 # x 9 99
行の削除
dropメソッドで指定したindexの行を削除することができます。また、indexはリストなどで複数指定することも可能です。戻り値に新たなオブジェクトが返され、元のオブジェクトは更新されません。
df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]], columns=['col1', 'col2'], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 単一行を削除
df.drop('a')
# col1 col2
# b 2 20
# c 3 30
# d 4 40
# 複数行を削除
df.drop(['a', 'b'])
# col1 col2
# c 3 30
# d 4 40
列の削除
行の削除の時と同様dropメソッドを使用するのですが、axis引数に1もしくは'columns'を設定します。（指定しない場合はデフォルトで0が設定されています。）
df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]], columns=['col1', 'col2'], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.drop('col1', axis=1)
col2
a 10
b 20
c 30
d 40
要素の更新
私はめったに使わないのですが、要素を更新する方法です。とはいえ、atかiatで要素を取得して代入するだけです。at、iatの使用方法はこちらをご参照ください。
df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]], columns=['col1', 'col2'], index=['a', 'b', 'c', 'd']) df.at['a', 'col1'] = 999 # col1 col2 # a 999 10 # b 2 20 # c 3 30 # d 4 40 #
