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。
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