【Pandas】DataFrameの先頭に新しい行を追加する方法

PandasにおけるDataFrameは、データを行と列の表形式で保持する2次元のデータ構造です。リスト、辞書、Series、別のDataFrameなど、さまざまなデータから作成できます。しかし、すでに作成済みのDataFrameに行を追加する場合、通常の方法では新しい行は末尾に追加されます。本記事では、インデックスを活用したテクニックによって、DataFrameの先頭に新しい行を追加する方法を2つ紹介します。

なお、かつてはDataFrame.append()メソッドが行の追加によく使われていましたが、pandas 1.4以降で非推奨となり、pandas 2.0で削除されました。現在はpd.concat()の使用が公式に推奨されています。

サンプルDataFrameの作成

まず、例として使用する基本的なDataFrameを作成します。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

出力

    Name  Age Gender
0    Tom   28      M
1   Jack   34      M
2   Mary   29      F
3  Ricky   42      F

方法1：pd.concat()とignore_indexを組み合わせる

最も一般的で安全な方法は、追加したい行を新しいDataFrameとして作成し、既存のDataFrameと連結したうえでインデックスを振り直すことです。ignore_index=Trueを指定すると、連結後にインデックスが自動的に0から採番し直されるため、新しい行が先頭に配置されます。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 先頭に追加したい行をDataFrameとして作成
top_row = pd.DataFrame({'Name': ['Lavina'], 'Age': [2], 'Gender': ['F']})

# 既存のDataFrameと連結し、インデックスを振り直す
df = pd.concat([top_row, df], ignore_index=True)
print(df)

出力

     Name  Age Gender
0  Lavina    2      F
1     Tom   28      M
2    Jack   34      M
3    Mary   29      F
4   Ricky   42      F

この方法のメリットは、元のデータを一切壊さずに新しい行を挿入できる点です。複数行を一度に先頭へ追加したい場合も、top_row側のDataFrameに行を増やすだけで対応できます。

方法2：ilocで先頭行の値を書き換える

DataFrame.iloc[]を使うと、位置を指定して先頭行（インデックス位置0）の値を直接更新できます。以下の例では、先頭行の値をリストで置き換えています。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# インデックス位置0（先頭行）の値をリストで上書き
df.iloc[0] = ['Piyu', 7, 'F']
print(df)

出力

    Name  Age Gender
0   Piyu    7      F
1   Jack   34      M
2   Mary   29      F
3  Ricky   42      F

注意：この方法は既存の先頭行を上書きするものであり、厳密には「行の追加」ではなく「行の置き換え」です。そのため、元の先頭行（Tomの行）のデータは失われます。既存の行をすべて残しながら新しい行を先頭に挿入したい場合は、方法1のpd.concat()を使用してください。

まとめ

• pd.concat() + ignore_index=True：既存データを保持したまま先頭に行を追加できる標準的な方法。
• df.iloc[0] = 値：先頭行を別の値で置き換えたい場合に使える簡潔な方法。

用途に応じて使い分けることで、DataFrameの行操作を柔軟かつ安全に行えます。