pandas 連結処理に関して

Question

前提・実現したいこと

MacでVSCodeを利用し、pandasの連結を行っているのですが、連結したデータがNaNにて取り込まれてしまいます。(発生している問題・エラーメッセージの昨日部分参照)
上記、上手くいかない原因をお分かりの方がいればご教示いただけますと幸いです。
(「試したこと」に記載したように辞書で紐付けると上手くいくのですが、、)

発生している問題・エラーメッセージ

   今日  明日  明後日  昨日
A   1   2    3 NaN
B   6   7    8 NaN

Python

import pandas as pd
import numpy as np

test1=pd.DataFrame([[1],[6]])
test=pd.DataFrame([[1,2,3],[6,7,8]],index=["A","B"],columns=["今日","明日","明後日"])
test["昨日"]=test1
print(test)

試したこと

import pandas as pd
import numpy as np

test1=pd.Series({"A":1,"B":6})
test=pd.DataFrame([[1,2,3],[6,7,8]],index=["A","B"],columns=["今日","明日","明後日"])
test["昨日"]=test1
print(test)

#結果
   今日  明日  明後日  昨日
A   1   2    3   1
B   6   7    8   6

Comments

[mackerel6.023]

質問のタイトルがcsvとなってますが、コードにはcsvを読み取っていると思われる処理が見当たりません。
コードだけ見て回答するならば、ラベルを指定して作った後にラベルの指定なしで値をセットできないだけで、言語仕様と思われますが、本来やりたいことがcsvファイルからの読み込みでラベル指定しても期待通りにならないということならば、「Python」のところに書いているコードをそのように修正してもらって、読み込んでいるcsvそのものも追記いただけると回答しやすくなると思います。

[yukicb]

大変失礼いたしました。
CSVというワードを私の誤りで記載してしまっており、
相談内容に関しては、上記内容より変更はありませんでした。
以後投稿の際には気をつけます。ご指摘ありがとうございます。

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np

test=pd.DataFrame([[1,2,3],[6,7,8]],
                  index=["A","B"],
                  columns=["今日","明日","明後日"])

上記のようなDataFrameの列名を指定してデータを挿入する場合、挿入するデータはリストや配列を使用します。

# リスト形式のデータをカラム名を指定して設定
test1 = [1, 6]
test["昨日"] = test1

または

# numpy配列のデータをカラム名を指定して設定
test1 = np.array([1, 6])
test["昨日"] = test1

しかし残念ながら、下記のようにSeries型のデータはこの方法では挿入できません。

# これはできない
test1 = pd.Series([1, 6])
test["昨日"] = test1
# ==> NG

どうしても、このような形式でSeries型のデータを挿入したいのであれば、配列データに変換することで行うことができます。

# これならOK
test1 = pd.Series([1, 6])
test["昨日"] = test1.values

通常 Series型のデータの場合は DataFrame.join()や pandas.concat() を使用して結合します。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.join.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html

# Seriesデータの場合は join()で結合できる
# この場合 Seriesデータの名前がそのまま列名となる
# ただし、Indexは合わせておく必用あり
test1 = pd.Series([1, 6], name='昨日', index=['A','B'])
test = test.join(test1)

または

# Seriesデータの場合は concat()での結合でも可
test1 = pd.Series([1, 6], name='昨日', index=['A','B'])
test = pd.concat([test, test1], axis=1)

DataFrame型同士の場合も同様です。

# DataFrameの場合も join()で結合できる
test1 = pd.DataFrame([[1,2], [6,7]], columns=['昨日1','昨日2'], index=['A','B'])
test = test.join(test1)

または

# 当然DataFrame同士をconcat()で結合できる
test1 = pd.DataFrame([[1,2], [6,7]], columns=['昨日1','昨日2'], index=['A','B'])
test = pd.concat([test, test1], axis=1)

Comments

[yukicb]

ご連絡が遅れまして申し訳がありません。
いつも丁寧なご回答のほど、ありがとうございます！！????‍♂️
上記にて上手く処理ができ、理解することができました！！
引き続き、宜しくお願い致します！

Answer 2

test["昨日"]=test1.values

Comments

[yukicb]

ご回答ありがとうございます！
上記でも上手く処理を行うことができました！

ただ、申し訳ありませんが、丁寧かつわかりやすさという点で、
今回は上の方をベストアンサーとさせていただきました。
引き続き何卒宜しくお願い致します。