Pandas DataFrameに行・列を追加！assign, loc, concatを徹底解説 ➕

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '商品名': ['りんご', 'みかん', 'バナナ'],
    '価格': [100, 80, 120]
})

print("--- 元のDataFrame ---")
print(df)

# 新しい列 '在庫数' を追加（リストで値を指定）
df['在庫数'] = [50, 120, 30]

# 新しい列 '税込価格' を追加（既存列から計算）
df['税込価格'] = df['価格'] * 1.1

print("\n--- 列を追加後のDataFrame ---")
print(df)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '商品名': ['りんご', 'みかん', 'バナナ'],
    '価格': [100, 80, 120]
})

# assign() で新しい列を追加
# price_tax = df['価格'] * 1.1 # 内部で計算式も使える
df_assigned = df.assign(
    在庫数=[50, 120, 30],
    税込価格=lambda x: x['価格'] * 1.1 # lambdaを使って既存列を参照可能
)

print("\n--- assign() で列を追加後のDataFrame ---")
print(df_assigned)

# 元のDataFrameは変更されていないことを確認
print("\n--- 元のDataFrame (変更なし) ---")
print(df)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '商品名': ['りんご', 'みかん'],
    '価格': [100, 80]
}, index=['A', 'B']) # カスタムインデックス

print("--- 元のDataFrame ---")
print(df)

# 新しい行 'C' を追加
df.loc['C'] = ['バナナ', 120]

# 新しい行 'D' を追加（辞書形式でも指定可能）
df.loc['D'] = {'商品名': 'ぶどう', '価格': 250}

print("\n--- locで行を追加後のDataFrame ---")
print(df)

import pandas as pd

df_existing = pd.DataFrame({
    '商品名': ['りんご', 'みかん'],
    '価格': [100, 80]
})

# 追加したい新しいデータを行として持つDataFrame
df_new_rows = pd.DataFrame({
    '商品名': ['バナナ', 'ぶどう'],
    '価格': [120, 250]
})

# axis=0 で行方向に結合（デフォルト）
# ignore_index=True で新しいインデックスを振り直す
df_combined = pd.concat([df_existing, df_new_rows], ignore_index=True)

print("\n--- concat() で行を追加後のDataFrame ---")
print(df_combined)