Pandas DataFrame に新しい列を効率的に追加するにはどうすればよいですか?

既存の DataFrame への新しい列の追加

pandas DataFrame を使用する場合、多くの場合、既存のデータフレームに新しい列を追加する必要があります。これを実現するには複数のアプローチがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。

1. assign の使用 (Pandas 0.17 以降で推奨):

import pandas as pd
import numpy as np

# Generate a sample DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'a': [0.671399, 0.446172, 0.614758],
    'b': [0.101208, -0.243316, 0.075793],
    'c': [-0.181532, 0.051767, -0.451460],
    'd': [0.241273, 1.577318, -0.012493]
})

# Add a new column 'e' with random values
sLength = len(df1['a'])
df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)

2. loc[row_index,col_indexer] = value:

# Add a new column 'f' using loc
df1.loc[:, 'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

3 を使用します。 df[new_column_name] = pd.Series(values,index=df.index):

# Add a new column 'g' using the old method
df1['g'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

の使用 新しいバージョンの pandas では、後者のメソッドにより SettingWithCopyWarning がトリガーされる可能性があることに注意してください。一般に、効率性と明確さのために assign または loc を使用することをお勧めします。

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