【Python】Pandasの基礎と使い方３ – DataFrameの行・列の追加と削除

# 例-1：値にスカラー値を代入
df['社会'] = 75
df
# 実行結果
#       　　国語	数学 英語 社会
# 名前				
# 佐藤さん	　65	70	85	75
# 鈴木さん	　80	72	60	75
# 田中さん	　90	80	55	75

# 例-2：値に配列(リスト)を代入
df['社会'] = [90,80,70]
df
# 実行結果
#       　　国語	数学 英語 社会
# 名前				
# 佐藤さん	　65	70	85	90
# 鈴木さん	　80	72	60	80
# 田中さん	　90	80	55	70

# 例-3：値にSeriesを代入
newCol = pd.Series([90, 80, 70], index=df.index, name='理科')
newCol
# 実行結果
# 名前
# 佐藤さん    90
# 鈴木さん    80
# 田中さん    70
# Name: 理科, dtype: int64

# DataFrameに上記で作成したSeries = newColを代入する
df['理科'] = newCol
df
# 実行結果
# 	      国語	数学 英語 理科
# 名前				
# 佐藤さん	65	70	85	90
# 鈴木さん	80	72	60	80
# 田中さん	90	80	55	70

# 例-3'(参考)：値にSeriesを代入 * SeriesのインデックスがDataFrameのインデックスと一致しない場合は、欠損地NaNが代入される。
newColr = pd.Series([70,80,90], index=['佐藤さん','鈴木さん','山本さん'], name='理科')
df['理科'] = newColr
df
# 実行結果
#         国語 数学 英語 理科
# 名前				
# 佐藤さん	65	70	85	70.0
# 鈴木さん	80	72	60	80.0
# 田中さん	90	80	55	NaN　<= 田中さんの値がSeriesに存在しないためNaNが代入されている。

df.assign(体育=70)
# 実行結果
#         国語 数学 英語 体育
# 名前				
# 佐藤さん	65	70	85	70
# 鈴木さん	80	72	60	70
# 田中さん	90	80	55	70

df.assign(体育=70,
        家庭科=[80,90,60],
        美術=pd.Series([70,60,50],index=['鈴木さん','田中さん','山本さん'],name='美術'),
        音楽=np.array([80, 60, 50]))
# 実行結果
# 	       国語	数学 英語 体育 家庭科 美術  音楽
# 名前							
# 佐藤さん	 65	  70	 85  70	  80	  NaN	   80
# 鈴木さん	 80	  72	 60	 70	  90	  70.0	 60
# 田中さん	 90	  80	 55	 70	  60	  60.0	 50

df.insert(1,'音楽',70)
df
# 実行結果
# 	      国語	音楽　数学	英語
# 名前				
# 佐藤さん	65	70	70	85
# 鈴木さん	80	70	72	60
# 田中さん	90	70	80	55

df.drop('国語',axis=1,inplace=False)
# 実行結果
# 　　　   数学	英語
# 名前		
# 佐藤さん	70	85
# 鈴木さん	72	60
# 田中さん	80	55

df.drop(['国語','英語'],axis=1,inplace=False)
# 実行結果
#          数学
# 名前	
# 佐藤さん	70
# 鈴木さん	72
# 田中さん	80

df.drop(df.columns[[0,2]],axis=1,inplace=False)
# 実行結果
#          数学
# 名前	
# 佐藤さん	70
# 鈴木さん	72
# 田中さん	80

df.drop(columns=df.columns[[0,1]])
# 実行結果
#          数学
# 名前	
# 佐藤さん	70
# 鈴木さん	72
# 田中さん	80

assignList = []
for i in range(0,len(df.columns)):
    assignList.append(60)
# assignList = [60, 60, 60] DataFrameの列数＝3個の値を配列に格納して、新規行の値としてDataFrameに代入する。

df.loc['山田さん'] = assignList
df
# 実行結果
# 	      国語 数学 英語
# 名前			
# 佐藤さん	65	70	85
# 鈴木さん	80	72	60
# 田中さん	90	80	55
# 山田さん	60	60	60

# Seriesによる代入
df.loc['山田さん'] = pd.Series([60, 70, 80],index=df.columns, name='山田さん')
df
# 実行結果
# 	      国語 数学 英語
# 名前			
# 佐藤さん	65	70	85
# 鈴木さん	80	72	60
# 田中さん	90	80	55
# 山田さん	60	70	80

# 例1：リスト型の例
df.append([10,20,30])
# 実行結果
# 	　　　　国語	数学	英語	　0
# 佐藤さん	65.0	70.0	85.0   NaN
# 鈴木さん	80.0	72.0	60.0   NaN
# 田中さん	90.0	80.0	55.0   NaN
# 0	　　　　NaN　NaN　	NaN	　 10.0
# 1	　　　　NaN	NaN	　NaN	　 20.0
# 2	　　　　NaN	NaN	　NaN	　 30.0

# 例2：DataFrame代入の例(追加するDataFrame=add_dfを作成し、DataFrameに追加しています。)
add_df = pd.DataFrame({
    '名前':['山田さん', '高橋さん', '木村さん'],
    '国語':[75,85,95],
    '数学':[75,85,95],
    '英語':[75,85,95],
}).set_index('名前')
# add_df
# 	      国語 数学 英語
# 名前			
# 山田さん	75	75	75
# 高橋さん	85	85	85
# 木村さん	95	95	95

df.append(add_df)
# 実行結果
#          国語	数学 英語
# 名前			
# 佐藤さん	65	70	85
# 鈴木さん	80	72	60
# 田中さん	90	80	55
# 山田さん	75	75	75
# 高橋さん	85	85	85
# 木村さん	95	95	95

例3：辞書型の行追加(新規行として「add_dict」という辞書型データを用意して、DataFrameに追加する。)
add_dict = {
    '国語':60,
    '数学':70,
    '英語':80,
}
# add_dict = {'国語': 60, '数学': 70, '英語': 80}
df.append(add_dict,ignore_index=True)
# 実行結果 辞書型を追加する際は、ignore_index=Trueとしなければエラーとなるが、ignore_indexを指定するとDataFrameのインデックスがリセットされてしまう。
# 	国語 数学 英語
# 0	65	 70	 85
# 1	80	 72	 60
# 2	90	 80	 55
# 3	60	 70	 80

df.drop('佐藤さん')
# 実行結果
# 	      国語 数学 英語
# 名前			
# 鈴木さん	80	72	60
# 田中さん	90	80	55

df.drop(index=['佐藤さん','田中さん'])
# 実行結果
# 　　　　国語	数学	英語
# 名前			
# 鈴木さん	80	72	60

df.drop(df.index[[0,2]])
# 実行結果
# 　　　　国語	数学	英語
# 名前			
# 鈴木さん	80	72	60

df.drop(index=['佐藤さん','田中さん'],columns=['国語'])
# 実行結果
# 	　　　数学 英語
# 名前		
# 鈴木さん	72	60