Pandas DataFrameはPythonにおけるデータ操作の中核です。頻繁に、DataFrame内の個々のセルを修正する必要があります。この記事では、DataFrameのインデックスを使用してこれを実現する3つの効率的な方法について説明します。
目次
.atを使用したセルの値の設定
.atアクセサは、行と列のラベルを使用してDataFrame内の単一セルにアクセスして修正する非常に効率的な方法を提供します。その速度は、単一値の代入に最適です。
import pandas as pd
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'])
# 行'B'と列'col1'のセルの値を10に設定
df.at['B', 'col1'] = 10
print(df)
出力結果は次のようになります。
col1 col2
A 1 4
B 10 5
C 3 6
.atは、単一セルを扱う際の速度とシンプルさのために最適化されています。ただし、複数の値を代入しようとすると、TypeErrorが発生します。
.locを使用したセルの値の設定
.locアクセサは、より柔軟性を提供します。行と列のラベルベースのインデックス作成を可能にし、単一値または配列を複数のセルに同時に代入できます。
import pandas as pd
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'])
# 行'A'と列'col2'のセルの値を100に設定
df.loc['A', 'col2'] = 100
print(df)
# 複数の値の設定
df.loc[['A', 'B'], 'col1'] = [5, 15] # Aに5、Bに15を代入
print(df)
まず、次の出力が表示されます。
col1 col2
A 1 100
B 2 5
C 3 6
次に、次の出力が表示されます。
col1 col2
A 5 100
B 15 5
C 3 6
.locは、単一セルの更新と、複数の行と列を含むより複雑なシナリオの両方に対して適した、最も汎用性の高いメソッドです。汎用性が高い一方で、単一セルの変更の場合、.atの方が一般的に高速です。
非推奨となった.set_value()メソッド
.set_value()メソッドは、新しいPandasバージョンでは非推奨となっています。古いバージョンではまだ機能する可能性がありますが、より良い互換性とパフォーマンスのために、.atまたは.locを使用することを強くお勧めします。新しいコードでは.set_value()を使用しないでください。
要約すると、.atと.locの両方とも、Pandas DataFrame内の個々のセルを修正するための効果的な方法を提供します。単一値の場合は速度とシンプルさを重視して.atを、複数のセルやより複雑な修正を扱う場合は柔軟性を重視して.locを使用してください。