【Python・Pandas】既存の列からデータフレームに新しい列を作成する方法

Pandasのデータフレームに新しい列を追加する操作は、データ分析において非常によく使われる基本テクニックです。この記事では、すでに存在する列を利用して新しい列を作成する方法を、具体的なコード例と実行結果とともにわかりやすく解説します。

1. CSVファイルを読み込んでデータフレームを作成する

まずは、read_csv()メソッドを使ってCSVファイルを読み込み、データフレームを作成しましょう。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")

2. 既存の列から新しい列を作成する

次に、既存の列「Reg_Price」の各値に100を加算した値を持つ、新しい列「New_Reg_Price」を作成します。Pandasでは、存在しない列名を指定して代入するだけで、自動的に新しい列が追加される仕組みになっています。

dataFrame['New_Reg_Price'] = (dataFrame['Reg_Price'] + 100)

完全なコード例

以下に、一連の処理をまとめたコード全体を示します。

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# データフレームの行数と列数を確認
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ", dataFrame.shape)

# 既存の列「Reg_Price」に100を加算して新しい列を作成
dataFrame['New_Reg_Price'] = (dataFrame['Reg_Price'] + 100)

print("Updated DataFrame with a new column...\n", dataFrame)

print("\n[Updated] Number of rows and column in our DataFrame = ", dataFrame.shape)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
         Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0        BMW        10/10/2020        1000
1      Lexus        10/12/2020         750
2       Audi        10/17/2020         750
3     Jaguar        10/16/2020        1500
4    Mustang        10/19/2020        1100
5 Lamborghini        10/22/2020        1000

Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)
Updated DataFrame with a new column ...
         Car   Date_of_Purchase   Reg_Price   New_Reg_Price
0        BMW        10/10/2020        1000            1100
1      Lexus        10/12/2020         750             850
2       Audi        10/17/2020         750             850
3     Jaguar        10/16/2020        1500            1600
4    Mustang        10/19/2020        1100            1200
5 Lamborghini        10/22/2020        1000            1100

(Updated)Number of rows and column in our DataFrame = (6, 4)

ポイント解説

このコードで押さえておきたい重要なポイントは以下の3つです。

• 列の追加は代入だけで完結：存在しない列名に対して値を代入すると、Pandasが自動的にその列を作成します。特別なメソッドは不要です。
• ベクトル化された演算：dataFrame['Reg_Price'] + 100のように記述することで、すべての行に対して一括で計算が適用されます。forループを回す必要はありません。
• shapeによる確認：列を追加する前後でshapeを出力すると、列数が3から4に増えていることが確認できます。

この手法は、消費税の加算や単位の変換など、既存データをもとに派生列を生成したい場面で幅広く活用できます。ぜひ実際のデータ分析でも試してみてください。