Pandas Series の append() メソッド：サンプルコード

Pandas Series の append() メソッド

メソッドの概要

append() メソッドは、以下の引数を受け取ります。

• to_append: 結合する Series
• ignore_index: True の場合、結合後の Series のインデックスは元の Series のインデックスを無視します。デフォルトは False です。
• verify_integrity: True の場合、結合する Series のインデックスが重複していないことを確認します。デフォルトは False です。

メソッドの使い方

以下の例では、append() メソッドを使用して、2つの Series を結合する方法を示します。

import pandas as pd

# Series を作成
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])

# Series を結合
s3 = s1.append(s2)

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

この例では、ignore_index オプションは False に設定されているため、結合後の Series のインデックスは元の Series のインデックスを継承します。

ignore_index オプションを True に設定すると、結合後の Series のインデックスは 0 から始まる連続した数値になります。

# ignore_index オプションを True に設定
s3 = s1.append(s2, ignore_index=True)

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

メソッドの注意点

• append() メソッドは、結合する Series のデータ型が一致している必要があります。
• append() メソッドは、結合する Series のインデックスが重複していないことを確認する必要があります。重複している場合は、verify_integrity オプションを True に設定するか、重複しているインデックスを事前に削除する必要があります。

• append() メソッドは、DataFrame にも使用できます。
• append() メソッドは、inplace オプションを使用して、元の Series を変更することもできます。

Pandas Series の append() メソッドのサンプルコード

Series を単純に追加

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])

# Series を結合
s3 = s1.append(s2)

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

インデックスを無視して追加

# ignore_index オプションを True に設定
s3 = s1.append(s2, ignore_index=True)

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

異なるデータ型の Series を追加

s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series(["a", "b", "c"])

# データ型が異なるためエラーが発生
try:
    s3 = s1.append(s2)
except TypeError as e:
    print(e)

# 出力
# 'cannot append a non-int64 index to an int64 index'

重複するインデックスを持つ Series を追加

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 2])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=[1, 2, 3])

# 重複するインデックスを持つためエラーが発生
try:
    s3 = s1.append(s2)
except ValueError as e:
    print(e)

# 出力
# 'Indexes have overlapping values'

verify_integrity オプションを使用して重複するインデックスを持つ Series を追加

# verify_integrity オプションを True に設定
s3 = s1.append(s2, verify_integrity=True)

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

inplace オプションを使用して元の Series を変更

s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])

# inplace オプションを True に設定
s1.append(s2, inplace=True)

# 結果
print(s1)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

DataFrame に Series を追加

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6]})
s = pd.Series([7, 8, 9])

# Series を DataFrame の新しい列として追加
df = df.append(s, ignore_index=True)

# 結果
print(df)

# 出力
#   a  b  0
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

Pandas Series を結合する他の方法

concat() メソッドは、複数の Series や DataFrame を結合するために使用できます。

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])

# Series を結合
s3 = pd.concat([s1, s2])

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# 5    6

concat() メソッドは、append() メソッドよりも多くのオプションを提供しています。

• axis: 結合する軸を指定します。デフォルトは 0 (行方向) です。
• join: 結合方法を指定します。デフォルトは 'outer' です。

+ 演算子を使用して、2つの Series を結合することもできます。

s3 = s1 + s2

# 結果
print(s3)

# 出力
# 0    5
# 1    7
# 2    9

+ 演算子は、2つの Series の長さが同じである必要があります。

itertools.chain() 関数を使用して、2つの Series を結合することもできます。

from itertools import chain

s3 = list(chain(s1, s2))

# 結果
print(s3)

# 出力
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

itertools.chain() 関数は、2つの Series の長さが異なる場合でも使用できます。

.to_list() メソッドを使用して、2つの Series をリストに変換してから、+ 演算子を使用して結合することもできます。

s3 = s1.to_list() + s2.to_list()

# 結果
print(s3)

# 出力
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

• append() メソッドは、最もシンプルで使いやすい方法です。
• concat() メソッドは、最も多くのオプションを提供しています。
• + 演算子は、2つの Series の長さが同じである場合にのみ使用できます。
• itertools.chain() 関数と .to_list() メソッドは、2つの Series の長さが異なる場合でも使用できますが、他の方法よりも効率が低い場合があります。

使用する方法は、具体的な状況によって異なります。