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    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

pandasで列を追加してデータを入れたい

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Sunset_Yuhi

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現在やっていること

obj形式のモデルを1つずつ読み込み、ファイルからモデル名や縦横高さなどを取得し、
pandasのデータフレームに1行ずつ追加するプログラムを書いています。

簡略化したプログラム

import numpy as np
import pandas as pd

obj_df = pd.DataFrame(index=[], columns=['製品名','部品名','最長長さ','中間長さ','最小長さ','面積','体積'])  #①

#各objファイルのx,y,z長さを計算
for i in range(100):
  obj_name = ["",""]
  obj_name[0] = "aaa"
  obj_name[1] = "bbb"

  #モデルの3方向長さ
  obj_len = np.empty(3, np.float)
  obj_len[0] = 1000
  obj_len[1] = 100
  obj_len[2] = 10

  #面積・体積
  obj_area = obj_len[0]*obj_len[1]
  obj_vol = obj_len[0]*obj_len[1]*obj_len[2]

  #データフレームに追加
  series = pd.Series([obj_name[0],obj_name[1],obj_len[0],obj_len[1],obj_len[2],obj_area,obj_vol], index=obj_df.columns)  #②
  obj_df = obj_df.append(series, ignore_index=True)

print(obj_df)

解決したいこと

上のプログラムでは、データ列が増えると①や②の行だけ記述が長くなり、
今後データ列を増やしていく上で不便なので、後から列を追加する方法を知りたいです。

解決策は単純な方法でよく、イメージとして①②の行をそれぞれ下のように
分割して書ければいいと思うのですが、上手くいきません。

#①
obj_df = pd.DataFrame(index=[], columns=['製品名','部品名'])
obj_df = obj_df.append(['最長長さ','中間長さ','最小長さ'])
obj_df = obj_df.append(['面積','体積'])

#②
series = pd.Series([obj_name,obj_len], index=obj_df.columns)
series = series.append([obj_area,obj_vol])

pandasは初心者なのですが、もっと根本的な解決策があればそちらも知りたいです。
以上、よろしくお願いします。

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回答 2

+1

assignを使うのも魅力的だったのですが、プログラムは結局以下のようにしました。
書き方にまだ不満はありますが、ひとまずこれで我慢します。

import numpy as np
import pandas as pd



#列ラベル
obj_label01 = ['製品名','部品名','最長長さ','中間長さ','最小長さ']
obj_label02 = ['面積','体積']

#①空のデータフレームを作成
obj_df = pd.DataFrame(index=[], columns=obj_label01+obj_label02)
#obj_df = obj_df.assign(面積="",体積="")  #assignを使う場合

#各objファイルのx,y,z長さを計算
for i in range(100):
  obj_name = ["",""]
  obj_name[0] = "aaa"
  obj_name[1] = "bbb"

  #モデルの3方向長さ
  obj_len = np.empty(3, np.float)
  obj_len[0] = 1000
  obj_len[1] = 100
  obj_len[2] = 10

  #面積・体積
  obj_area = obj_len[0]*obj_len[1]
  obj_vol = obj_len[0]*obj_len[1]*obj_len[2]

  #②データフレームに追加
  obj_se01 = pd.Series([obj_name[0],obj_name[1],obj_len[0],obj_len[1],obj_len[2]], index=obj_label01)
  obj_se02 = pd.Series([obj_area,obj_vol], index=obj_label02)
  obj_se = pd.concat([obj_se01,obj_se02])  #データ結合
  obj_df = obj_df.append(obj_se, ignore_index=True)

print(obj_df)

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checkベストアンサー

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案1)DataFrame#assignを使用して列を生成する。

案2)DataFrameをもう一つ作成して、pd.mergeなどの結合関数を使用する。
pandasの使い方(merge、join、concat編)

■参考情報
pandas.DataFrame.merge

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