Numpy 配列を pandas dataframe に追加する方法

NumPy 配列を新しい列として pandas DataFrame に追加したい場合があります。

幸いなことに、これは次の構文を使用して簡単に行うことができます。

 df[' new_column '] = array_name. tolist ()

このチュートリアルでは、この構文の実際の使用例をいくつか示します。

例 1: NumPy 配列を DataFrame の新しい列として追加します

次のコードは、バスケットボール選手の統計を保持するパンダ DataFrame を作成し、「blocks」というラベルの付いた新しい列として NumPy 配列を追加する方法を示しています。

 import numpy as np
import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#create NumPy array for 'blocks'
blocks = np. array ([2, 3, 1, 0, 2, 7, 8, 2])

#add 'blocks' array as new column in DataFrame
df[' blocks '] = blocks. tolist ()

#display the DataFrame
print(df)

   points assists rebounds blocks
0 25 5 11 2
1 12 7 8 3
2 15 7 10 1
3 14 9 6 0
4 19 12 6 2
5 23 9 5 7
6 25 9 9 8
7 29 4 12 2

新しい DataFrame には、 「 Blocks 」というタイトルの追加の列があることに注意してください。

例 2: NumPy 行列を DataFrame の新しい列として追加する

次のコードは、バスケットボール選手の統計を保持するパンダ DataFrame を作成し、「blocks」というラベルの付いた新しい列として NumPy 配列を追加する方法を示しています。

 import numpy as np
import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23

#create NumPy matrix
mat = np.matrix([[2, 3],
                 [1, 0],
                 [2, 7],
                 [8, 2],
                 [3, 4],
                 [7, 7],
                 [7, 5],
                 [6, 3]])

#add NumPy matrix as new columns in DataFrame
df_new = pd. concat ([df, pd.DataFrame(mat)], axis= 1 )

#display new DataFrame
print(df_new)

   points assists rebounds 0 1
0 25 5 11 2 3
1 12 7 8 1 0
2 15 7 10 2 7
3 14 9 6 8 2
4 19 12 6 3 4
5 23 9 5 7 7
6 25 9 9 7 5
7 29 4 12 6 3

DataFrame に追加した行列の列名には、デフォルトの列名0と1が与えられることに注意してください。

df.columns関数を使用すると、これらの列の名前を簡単に変更できます。

 #rename columns
df_new. columns = ['pts', 'ast', 'rebs', 'new1', 'new2']

#display DataFrame
print(df_new)

pts ast rebs new1 new2
0 25 5 11 2 3
1 12 7 8 1 0
2 15 7 10 2 7
3 14 9 6 8 2
4 19 12 6 3 4
5 23 9 5 7 7
6 25 9 9 7 5
7 29 4 12 6 3

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