PandasのSeriesに要素を追加する方法：pd.concat()の使い方を解説

この記事では、PandasのSeries（シリーズ）に要素を追加する方法を解説します。従来は append() 関数がよく使われていましたが、このメソッドはPandas 1.4.0で非推奨となり、2.0以降では削除されています。現在は pd.concat() を使うのが標準的な方法です。

なお、既存のSeriesに連結できるのは「別のSeries」または「Seriesのリスト／タプル」のみです。単一の値を追加したい場合は、その値をSeriesに変換してから連結します。

処理の手順

Step 1: Pandasシリーズ s1 を定義する。
Step 2: 別のシリーズ s2 を定義する。
Step 3: pd.concat() を使って s1 と s2 を連結する。
Step 4: 連結後の最終的なシリーズを出力する。

サンプルコード

import pandas as pd

s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
s2 = pd.Series([11, 22, 33, 44, 55])

print("S1:\n", s1)
print("\nS2:\n", s2)

# 現在推奨される連結方法
appended_series = pd.concat([s1, s2])
print("\nFinal Series after appending:\n", appended_series)

出力結果

S1:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

S2:
0    11
1    22
2    33
3    44
4    55
dtype: int64

Final Series after appending:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
0    11
1    22
2    33
3    44
4    55
dtype: int64

旧バージョンでの書き方（参考）

Pandas 1.x 以前の環境では、以下のように append() メソッドでSeries同士を連結できました。

appended_series = s1.append(s2)

ただし、前述の通り現在のバージョンではエラーになるため、新規コードでは必ず pd.concat() を使用してください。

インデックスの重複に注意

連結後のSeriesは元のインデックスがそのまま保持されるため、上記の出力例のようにインデックスが重複して表示されます。0から始まる連番でインデックスを振り直したい場合は、ignore_index=True を指定しましょう。

appended_series = pd.concat([s1, s2], ignore_index=True)

これにより、追加後のSeriesにもクリーンな連番インデックスが割り当てられ、後続のデータ処理がしやすくなります。