はじめに
この実験では、Python の pandas ライブラリのDataFrame.insert()メソッドの使い方を学びます。このメソッドを使うと、指定した場所に列を DataFrame に挿入できます。また、重複する列を許可するかどうかも選択できます。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つことがあります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化できません。
学習中に問題がある場合は、Labby にお問い合わせください。セッション終了後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
pandas ライブラリをインポートする
まずは pandas ライブラリをインポートします。これにより、DataFrame を扱うことができます。
import pandas as pd
DataFrame を作成する
次に、操作対象の DataFrame を作成しましょう。この例では、'A'と'B'の 2 つの列と 4 つの行からなる DataFrame を作成します。
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
DataFrame に新しい列を挿入する
次に、DataFrame のインデックス 2 の位置に'C'という名前の新しい列を挿入しましょう。この列の値をすべての行に対して 1 に設定します。
df.insert(2, 'C', 1)
DataFrame を表示する
更新された DataFrame を見るために、print()関数を使って表示しましょう。
print(df)
列として Series を挿入する
あるいは、DataFrame の列として Series オブジェクトを挿入することもできます。値が[1, 2, 3, 4]の新しい Series オブジェクトを作成し、DataFrame のインデックス 0 に挿入しましょう。
series = pd.Series([1, 2, 3, 4])
df.insert(0, 'C', series)
DataFrame を表示する
再び、変更を確認するために DataFrame を表示しましょう。
print(df)
重複する列を処理する
デフォルトでは、DataFrame.insert() メソッドは、既に DataFrame に存在するラベルで列を挿入しようとすると ValueError を発生させます。ただし、allow_duplicates を True に設定することでこの動作を上書きすることができます。重複するラベルの列を挿入して結果を見てみましょう。
df.insert(2, 'A', 1, allow_duplicates = True)
DataFrame を表示する
重複する列を挿入しようとした後、エラーメッセージを確認するために DataFrame を表示しましょう。
print(df)
まとめ
この実験では、pandas のDataFrame.insert()メソッドを使って特定の場所に新しい列を DataFrame に挿入する方法を学びました。定数値や Series オブジェクトを持つ列を挿入する方法を学びました。また、列を挿入する際の重複を処理する方法も見ました。このメソッドは、新しい機能を追加したり、DataFrame の構造を変更したりする必要がある場合に便利です。