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

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

例

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。

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

注意点

• 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。
• 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。

• pandas.DataFrame.add_suffix()
• pandas.DataFrame.add_prefix()
• pandas.Series.add_prefix()

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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

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)

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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

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

apply 関数

apply 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カスタム関数を実行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'])

# 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

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