Pandas DataFrameで列名に接頭辞を追加する方法とサンプルコード
pandas.DataFrame.add_prefix 関数は、Pandas DataFrame の列名に共通の接頭辞を追加するために使用されます。データ分析やデータ可視化において、列名を統一することで、データの理解や操作を容易にすることができます。
構文
df.add_prefix(prefix)
prefix: 列名に追加する接頭辞df: 対象となる DataFrame
例
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名に "col_" という接頭辞を追加
df_prefixed = df.add_prefix('col_')
print(df_prefixed)
Output:
col_A col_B col_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
オプション
inplaceオプションを指定すると、元の DataFrame を変更せずに新しい DataFrame を返す代わりに、元の DataFrame を直接変更します。
df.add_prefix('col_', inplace=True)
print(df)
verifyオプションを指定すると、接頭辞が既存の列名と重複していないかどうかを確認します。重複している場合は、ValueErrorが発生します。
df.add_prefix('col_', verify=True)
注意点
- 接頭辞を追加することで列名が長くなりすぎる場合は、適切な長さに調整する必要があります。
add_prefix関数は、列名のみを変更します。データ自体は変更されません。
- データ可視化において、列名を分かりやすくすることで、グラフや表の見やすさが向上します。
- データ分析において、複数のデータフレームを結合する場合、列名を統一することで結合が容易になります。
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 複数の列に "col_" という接頭辞を追加
df_prefixed = df.add_prefix(['col_', 'row_'])
print(df_prefixed)
Output:
col_A row_B col_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
例2：inplace オプションを使用
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名に "col_" という接頭辞を追加し、元の DataFrame を変更
df.add_prefix('col_', inplace=True)
print(df)
Output:
col_A col_B col_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
例3：verify オプションを使用
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'col_A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名に "row_" という接頭辞を追加し、重複チェック
try:
df.add_prefix('row_', verify=True)
except ValueError as e:
print(e)
Output:
ValueError: Cannot set prefix 'row_' on column 'col_A' as it conflicts with existing column name.
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列ごとに異なる接頭辞を設定
prefix_dict = {'A': 'row_', 'B': 'col_', 'C': 'data_'}
df_prefixed = df.add_prefix(prefix_dict)
print(df_prefixed)
Output:
row_A col_B data_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
rename 関数を使用
rename 関数は、列名やインデックスを変更するために使用できます。add_prefix と同様に、列名に接頭辞を追加することができます。
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名に "col_" という接頭辞を追加
df.rename(columns=lambda x: f'col_{x}', inplace=True)
print(df)
Output:
col_A col_B col_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
文字列操作を使用
列名を文字列操作で直接変更する方法もあります。ただし、この方法は複雑になりやすく、可読性が低くなる可能性があります。
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名に "col_" という接頭辞を追加
for i in range(len(df.columns)):
df.columns.values[i] = f'col_{df.columns.values[i]}'
print(df)
Output:
col_A col_B col_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
apply 関数を使用
apply 関数を使用して、列名に接頭辞を追加する方法もあります。この方法は柔軟性がありますが、やや複雑になります。
import pandas as pd
# データフレームの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 列名に "col_" という接頭辞を追加
def add_prefix(name):
return f'col_{name}'
df.columns = df.columns.apply(add_prefix)
print(df)
Output:
col_A col_B col_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
| 方法 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|
rename 関数 | シンプルで分かりやすい | 列名に複雑なルールを適用できない |
| 文字列操作 | 柔軟性が高い | 複雑になりやすく、可読性が低い |
apply 関数 | 柔軟性が高い | やや複雑 |