python pandas のバージョンアップでエラーになるのを、最新バージョンで動くようにコードを書き換えたい

Question

実現したいこと

pandas のバージョンを上げたら動かなくなったコードがあります。
最新のバージョンで動作するようにコードを書き換えたいのですが、うまくいかず困っております。
最終的に、うまくいった場合のようなデータフレームにしたいです。
良い方法があればおしえていただけますでしょうか？
・動作するpandasバージョン
1.5.2
・エラーになるpandasバージョン
2.0.1
下記コードを実行すると、
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'
上記のエラーになります。

やりたいことは、
空のデータフレームを作って、行方向にデータを入れていく　です。

該当のソースコード

import pandas as pd
#格納用のデータフレーム作成
col = ['X1','X2']
df = pd.DataFrame([],columns=col)
lst1 = ['A','B','C','D']
lst2 = [1,2,3,4]
ad = 0
for i,ii in zip(lst1,lst2) :
    df = df.append({(df.columns[0]):i},ignore_index=True) 
    df[df.columns[1]][ad] = ii
    ad += 1 

#↓エラーにならないバージョンの場合
df
  X1	X2
0	A	1
1	B	2
2	C	3
3	D	4

試したこと

エラーになっているのは、dfというデータフレーム　にappendが使用できないようですが、
例えば、
dfをnumpy配列等に変換して、後でデータフレームに戻す等すればいいのかとも思いましたが、うまくいかずだったため、良い方法があれば教えていただきたいです。

Comments

[matsutai]

すいません。
詳細にやったことを書いておりませんで、丸投げの印象をあたえてしまい申し訳ありません。
事前にいろいろやってみたのですが、今後気をつけて投稿します。

[bsdfan]

> やりたいことは、
> 空のデータフレームを作って、行方向にデータを入れていく　です。

append がなくたった経緯は、
https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/tech/220523_01
にまとめられていますが、効率や速度を意識するなら、こちらにあるように違うやり方のほうがお勧めです。

[matsutai]

資料ありがとうございます。
おすすめはしていませんが、concat　を試してみましたが、2.0.1　では、concat　も　 'DataFrame' object has no attribute 'concat'　となってしまいました。
あとは、「DataFrame.from_dictを使ったり」　とありますが、難しそうです。
もう少し勉強します。

Answer 1

import pandas as pd

#格納用のデータフレーム作成
col = ['X1','X2']
df = pd.DataFrame([],columns=col)
lst1 = ['A','B','C','D']
lst2 = [1,2,3,4]

for d in zip(lst1,lst2):
    df.loc[len(df)] = d

print(df)

#   X1  X2
# 0  A   1
# 1  B   2
# 2  C   3
# 3  D   4

Comments

[matsutai]

回答ありがとうございます。
上記のコードでは、追加するデータを簡易的にリストにしましたが、実際には、条件によって、追加するデータを変更して行方向に詰めていくようにして、データフレームを作るようにしています。

行方向に、順番にデータを詰めるコードで良い書き方があればお願い致します。

[melian]

回答を更新しました。

Answer 2

bsdfanさんにいただいた資料に、concat を使うのが示されていたので、対応させていただきました。

import pandas as pd
#格納用のデータフレーム作成
col = ['X1','X2']
df = pd.DataFrame([],columns=col)
lst1 = ['A','B','C','D']
lst2 = [1,2,3,4]
ad = 0
for i,ii in zip(lst1,lst2) :

    data = [{df.columns[0]: i, df.columns[1]: ii}]

    df = df.append({(df.columns[0]):i},ignore_index=True) 
    df[df.columns[1]][ad] = ii
    ad += 1
df

X1 X2
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4