PythonでPandas Seriesを操る: add_suffix() 関数でデータフレームを自在に拡張

2024-06-20

pandas.Series.add_suffix() 関数について

pandas.Series.add_suffix() 関数は、Pandas Series のインデックスラベルにサフィックスを追加するために使用されます。

引数

  • suffix: 各ラベルの後に追加する文字列。

戻り値

  • サフィックスが追加されたインデックスを持つ新しい Series オブジェクト

import pandas as pd

# Seriesの作成
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

# サフィックスの追加
s_suffixed = s.add_suffix('_2024')

print(s_suffixed)
Output:

a_2024    1
b_2024    2
c_2024    3
dtype: int64

この例では、s という Series オブジェクトに '_2024' というサフィックスが追加されています。

使い方

pandas.Series.add_suffix() 関数は、以下のような状況で役立ちます。

  • データフレームの列名に一貫性を持たせたい場合
  • 分析結果を分かりやすく表示したい場合
  • データフレームを別のシステムにエクスポートしたい場合

注意点

  • サフィックスが既存のインデックスラベルと衝突しないように注意する必要があります。
  • サフィックスを追加すると、インデックスの長さが変更されます。

    関連する関数

    • pandas.Series.add_prefix()


    例 1: 列名にサフィックスを追加する

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
    
    # 列名にサフィックスを追加
    df_suffixed = df.add_suffix('_normalized')
    
    print(df_suffixed)
    
    Output:
    
          A_normalized  B_normalized
    a              1            4
    b              2            5
    c              3            6
    

    例 2: 分析結果を分かりやすく表示する

    この例では、pandas.Series のインデックスラベルに日付のサフィックスを追加して、分析結果を分かりやすく表示します。

    import pandas as pd
    import datetime
    
    # Seriesの作成
    s = pd.Series([100, 200, 300], index=[datetime.date(2024, 1, 1), datetime.date(2024, 2, 1), datetime.date(2024, 3, 1)])
    
    # インデックスラベルに日付のサフィックスを追加
    s_suffixed = s.add_suffix(f'_{s.index.strftime("%Y-%m")}')
    
    print(s_suffixed)
    
    Output:
    
    2024-01-01    100
    2024-02-01    200
    2024-03-01    300
    dtype: int64
    

    例 3: データフレームを別のシステムにエクスポートする

    この例では、pandas.DataFrame のインデックスラベルに一貫性を持たせるためにサフィックスを追加し、CSV 形式でエクスポートします。

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['row1', 'row2', 'row3'])
    
    # インデックスラベルにサフィックスを追加
    df_suffixed = df.add_suffix('_id')
    
    # CSV形式でエクスポート
    df_suffixed.to_csv('data.csv', index=True)
    

    このコードを実行すると、data.csv という名前の CSV ファイルが作成されます。このファイルには、インデックスラベルに '_id' というサフィックスが追加されたデータフレームの内容が保存されます。

    これらのサンプルコードは、pandas.Series.add_suffix() 関数のさまざまな使用方法を示しています。この関数は、Pandas データフレームを操作や分析する際に役立ちます。



    pandas.Series.add_suffix の代替方法

    文字列結合

    最も基本的な方法は、文字列結合を使用してインデックスラベルにサフィックスを追加する方法です。

    import pandas as pd
    
    # Seriesの作成
    s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    
    # 文字列結合でサフィックスを追加
    s_suffixed = s.index + '_2024'
    
    print(s_suffixed)
    
    Output:
    
    a_2024
    b_2024
    c_2024
    dtype: object
    

    map 関数を使用して、インデックスラベルにサフィックスを追加するラムダ式を適用する方法もあります。

    import pandas as pd
    
    # Seriesの作成
    s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    
    # map 関数でサフィックスを追加
    def add_suffix(label):
        return label + '_2024'
    
    s_suffixed = s.index.map(add_suffix)
    
    print(s_suffixed)
    
    Output:
    
    a_2024
    b_2024
    c_2024
    dtype: object
    
    import pandas as pd
    
    # Seriesの作成
    s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    
    # apply 関数でサフィックスを追加
    def add_suffix(label):
        return f'{label}_2024'
    
    s_suffixed = s.index.apply(add_suffix)
    
    print(s_suffixed)
    
    Output:
    
    a_2024
    b_2024
    c_2024
    dtype: object
    

    各方法の比較

    方法利点欠点
    文字列結合シンプルで分かりやすい型が object になる
    map 関数匿名関数で柔軟に処理できる文字列結合よりも少し複雑
    apply 関数複雑な処理や外部ライブラリの利用に適している最も複雑な方法

    pandas.Series.add_suffix 関数は、Series のインデックスラベルにサフィックスを追加する最も簡単な方法ですが、状況によっては上記の代替方法の方が適切な場合があります。それぞれの方法の利点と欠点を理解した上で、最適な方法を選択してください。