Pandasで既存のDataFrameに新しい列を追加する方法

PandasのDataFrameは2次元のデータ構造で、データが行と列からなる表形式で整然と配置されます。Pythonの辞書（dict）、リスト（list）、Seriesなどを用いて作成できます。この記事では、既存のDataFrameに新しい列を追加する方法を、具体的なコード例とともに解説します。

準備：SeriesからDataFrameを作成する

まず、pandasのSeriesを使って基本的なDataFrameを作成しましょう。以下の例では、pandasのSeriesを1列だけのDataFrameに変換し、「Month_No」という列名を付けています。

コード例

import pandas as pd
s = pd.Series([6,8,3,1,12])
df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])
print (df)

実行結果

上記のコードを実行すると、次の出力が得られます。

   Month_No
0       6
1       8
2       3
3       1
4       12

insert()関数を使って任意の位置に列を挿入する

pandasのinsert()関数を使用すると、指定したインデックス位置に新しい列を挿入できます。第1引数に挿入位置、第2引数に列名、第3引数に値のリストを渡します。

以下の例では、既存のDataFrameに対して、インデックス位置1に「No_of_days」（月の日数）という列を追加しています。

コード例

import pandas as pd
s = pd.Series([6,8,3,1,12])
df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])

# インデックス位置1に新しい列を挿入
df.insert(1,"No_of_days",[30,31,31,31,31],True)
print (df)

実行結果

上記のコードを実行すると、次の出力が得られます。

   Month_No No_of_days
0       6       30
1       8       31
2       3       31
3       1       31
4       12      31

なお、insert()関数の第4引数には重複した列名を許可するかどうかを指定します。ここではTrueを設定しているため、同名の列が存在してもエラーになりません。

assign()関数を使って末尾に列を追加する

assign()関数は、新しい列をDataFrameの末尾に追加するためのメソッドです。insert()とは異なり、元のDataFrameを変更せず、新しい列が追加された新しいDataFrameを返す点が特徴です。そのため、メソッドチェーンの中で列を追加したい場合に特に便利です。

コード例

import pandas as pd
s = pd.Series([6,8,3,1,12])
df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])

# 新しい列を末尾に追加
df = df.assign(No_of_days = [30,31,31,31,31])

print (df)

実行結果

上記のコードを実行すると、次の出力が得られます。

   Month_No No_of_days
0       6       30
1       8       31
2       3       31
3       1       31
4       12      31

まとめ

Pandasで既存のDataFrameに新しい列を追加する主な方法は以下の2つです。

• insert()：任意のインデックス位置に列を挿入したい場合に使用。元のDataFrame自体が変更されます。
• assign()：列を末尾に追加し、かつ元のDataFrameを保持したまま新しいDataFrameを取得したい場合に使用。メソッドチェーンとの相性も抜群です。

用途に応じてこれらの関数を使い分けることで、より柔軟かつ効率的にデータ操作を行えます。