Pandas データフレームへの行の挿入: ステップバイステップ ガイド

はじめに

データ操作は重要な側面ですデータ分析の重要な部分であり、データフレームの管理はこのプロセスの中核部分です。一般的なタスクの 1 つは、データフレームに行を追加または挿入してデータセットを拡張することです。この記事では、Pandas データフレームに行を挿入するための包括的なガイドを提供します。

Background

次のデータフレームを考えてみましょう:

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns=["A", "B", "C"])

print(df)

   A  B  C
0  5  6  7
1  7  8  9

目的は、このデータフレームに新しい行 [2, 3, 4] を挿入することで、次の出力が得られます:

A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9

ソリューション

ステップ 1: 新しい行を割り当てる

最初のステップは、新しい行をデータフレーム内の特定のインデックス。 Pandas は、インデックスによって特定の行または列にアクセスするための loc アクセサーを提供します。データフレームの先頭に新しい行を挿入するには、次のように負のインデックス -1 を使用できます:

df.loc[-1] = [2, 3, 4]

ステップ 2: インデックスをシフトする

新しい行を割り当てた後、データフレームのインデックスは正しく整列されません。これを修正するには、index 属性を使用し、増分を追加してインデックスを 1 つシフトします。

df.index = df.index   1

ステップ 3: 並べ替え基準Index

最後に、行が行インデックスによってソートされていることを確認するには、sort_index() を呼び出します。 method.

df = df.sort_index()

Output

更新されたデータフレームは次のとおりです:

print(df)

    A  B  C
 0  2  3  4
 1  5  6  7
 2  7  8  9

結論

このステップバイステップのガイドは、Pandas データフレームに行を挿入するという課題に効果的に対処します。 Pandas の loc アクセサー、インデックス操作、並べ替え機能を利用すると、データフレームをシームレスに拡張し、堅牢なデータ分析操作を実行できます。