Pandas Series のインデックスラベルに接尾辞を追加する：詳細解説とサンプルコード集

Pandas Series の add_suffix メソッドの詳細解説

メソッドの構文

Series.add_suffix(suffix, inplace=False)

引数

• suffix: 各ラベルの後に追加する文字列。
• inplace: デフォルトは False で、元の Series オブジェクトは変更されません。True に設定すると、元のオブジェクトが変更されます。

戻り値

• inplace が False の場合：新しい Series オブジェクトが返されます。インデックスラベルに suffix が追加されたものです。

動作例

以下の例では、Series オブジェクトのインデックスラベルに "_v2" という接尾辞を追加します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}
series = pd.Series(data, index=["a", "b", "c"])

# インデックスラベルに接尾辞を追加
new_series = series.add_suffix("_v2")

# 結果の表示
print(new_series)

Output:

A_v2    10
B_v2    20
C_v2    30
dtype: int64

補足

• add_suffix メソッドは、DataFrame オブジェクトにも使用できます。この場合、列ラベルに接尾辞が追加されます。
• インデックスラベルが文字列でない場合、add_suffix メソッドはエラーを発生させる可能性があります。
• 接尾辞を追加する前に、インデックスラベルが重複していないことを確認してください。

上記以外にも、pandas にはデータ分析に役立つ様々な機能が用意されています。詳細は Pandas 公式ドキュメントを参照してください。

Pandas.Series.add_suffix のサンプルコード集

列名に接尾辞を追加

この例では、DataFrame の各列名に接尾辞 "_v2" を追加します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [30, 25, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列名に接尾辞を追加
df.columns = df.columns.add_suffix("_v2")

# 結果の表示
print(df)

Output:

      name_v2  age_v2
0     Alice     30
1       Bob     25
2   Charlie     22

特定の条件に一致するインデックスラベルに接尾辞を追加

この例では、値が 10 以上の行のインデックスラベルに接尾辞 "_ge10" を追加します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"A": [5, 10, 15, 20], "B": [2, 4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 特定の条件に一致するインデックスラベルに接尾辞を追加
new_series = series[series >= 10].add_suffix("_ge10")

# 結果の表示
print(new_series)

Output:

A_ge10    10
B_ge10    15
A_ge10    20
dtype: int64

マルチレベルインデックスに接尾辞を追加

この例では、マルチレベルインデックスを持つ Series オブジェクトに接尾辞 "_v2" を追加します。

import pandas as pd

# データの作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([("A", 1), ("A", 2), ("B", 1)],
                                 names=["level1", "level2"])
data = [10, 20, 30]
series = pd.Series(data, index=index)

# マルチレベルインデックスに接尾辞を追加
new_series = series.add_suffix("_v2")

# 結果の表示
print(new_series)

Output:

A_1_v2    10
A_2_v2    20
B_1_v2    30
dtype: int64

inplace 引数を使用する

この例では、inplace 引数を使用して元の Series オブジェクトを変更します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}
series = pd.Series(data, index=["a", "b", "c"])

# インデックスラベルに接尾辞を追加 (inplace=True)
series.add_suffix("_v2", inplace=True)

# 結果の表示
print(series)

Output:

A_v2    10
B_v2    20
C_v2    30
dtype: int64

これらの例は、pandas.Series.add_suffix メソッドの使用方法をほんの一例です。このメソッドは、データの整理や分析、可視化を行う際に、柔軟かつ強力な方法を提供します。

上記以外にも、ご質問があれば、お気軽にお尋ねください。

Pandas でインデックスラベルに接尾辞を追加するその他の方法

文字列結合を使用する

この例では、文字列結合を使用してインデックスラベルに接尾辞 "_v2" を追加します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}
series = pd.Series(data, index=["a", "b", "c"])

# 文字列結合を使用して接尾辞を追加
new_index = series.index + "_v2"
new_series = series.set_index(new_index)

# 結果の表示
print(new_series)

Output:

A_v2    10
B_v2    20
C_v2    30
dtype: int64

map 関数を使用する

この例では、map 関数を使用してインデックスラベルに接尾辞 "_v2" を追加します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}
series = pd.Series(data, index=["a", "b", "c"])

# map 関数を使用して接尾辞を追加
def add_suffix(label):
    return label + "_v2"

new_index = series.index.map(add_suffix)
new_series = series.set_index(new_index)

# 結果の表示
print(new_series)

Output:

A_v2    10
B_v2    20
C_v2    30
dtype: int64

正規表現を使用する

この例では、正規表現を使用してインデックスラベルに接尾辞 "_v2" を追加します。

import pandas as pd
import re

# データの作成
data = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}
series = pd.Series(data, index=["a", "b", "c"])

# 正規表現を使用して接尾辞を追加
def add_suffix(label):
    return re.sub(r"(.*)", r"\1_v2", label)

new_index = series.index.apply(add_suffix)
new_series = series.set_index(new_index)

# 結果の表示
print(new_series)

Output:

A_v2    10
B_v2    20
C_v2    30
dtype: int64

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。状況に応じて最適な方法を選択してください。

ヒント

• どの方法を使用する場合でも、元のインデックスオブジェクトを保持しておくことをお勧めします。インデックスラベルを変更する必要がある場合は、後で元のインデックスに戻すことができます。
• 複雑なインデックスラベルを持つ Series オブジェクトを処理する場合は、map 関数や正規表現を使用する方が効率的な場合があります。

上記以外にも、ご質問があれば、お気軽にお尋ねください。