【python】pandasのデータフレームでfor文を回し、新たな列を追加する方法

Question

実現したいこと

• データフレームでfor文を回して値を取得し、その値を元に取得した新たな値を各行に追加していく

詳細

（A）のようなデータフレームがあるとき、１行ずつ処理して値を取得し、取得した値を元に新たに取得した値を各行に追加して（B）のようなデータフレームを作りたいですが、
（C）のように上手く追加されません。
原因を教えていただけますと幸いです。

※実際は別の関数を使用して返された値を追加したいのですが、簡略化のため下記のようなデータになっています。
色々といじる中で、追加されるパターンとされないパターンがあることが分かりましたので、ご教示いただけますと幸いです。

（A）初期データ

	int_
0	0
1	1
2	2
3	3
4	4

（B）作りたいデータ

	int_	str_
0	0	0
1	1	1
2	2	2
3	3	3
4	4	4

（C）実際に作成されたデータ

	int_	str_
0	0
1	1
2	2
3	3
4	4

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'int_': range(5)})

df["str_"] = ""
for i,(index,row) in enumerate(df.iterrows()):
    row["str_"] = str(i)
    
print(df)

試したこと

データフレームをリストで作成した下記データフレームだと上手く作成されたのですが、何が違うのかがわからないので、こちらもご教示いただけますと幸いです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'hiragana': ['あ','い','う','え','お']})

df["str_"] = ""
for i,(index,row) in enumerate(df.iterrows()):
    row["str_"] = str(i)

print(df)

作成されたデータ

	hiragana	str_
0	あ	0
1	い	1
2	う	2
3	え	3
4	お	4

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[melian]

df["str_"] = df.index.astype(str)

ではダメなのでしょうか？

Answer 1

※実際は別の関数を使用して返された値を追加したい

一般的にpandasではforループで逐次処理をする必要はありませんし、速度面なども考えるとやらないほうがよいです。
そのかわりに、その関数をapplyで行毎に呼び出し、その結果を追加したい列にセットすればよいです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'hiragana': ['あ','い','う','え','お']})

# 何らかの処理
def func(row):
    return f'{row.name}_{row["hiragana"]}'

df['_str'] = df.apply(func, axis=1)
print(df)
"""
  hiragana _str
0        あ  0_あ
1        い  1_い
2        う  2_う
3        え  3_え
4        お  4_お
"""

Answer 2

下記リファレンスのNotesを参照ください。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html

You should never modify something you are iterating over. This is not guaranteed to work in all cases. Depending on the data types, the iterator returns a copy and not a view, and writing to it will have no effect.

iterrows() でループしているときの各行が、元のデータフレームのコピーになっている場合とビューになっている場合があります。ビューの場合は、ループ中のrowを変更すると、元のデータフレームも変更されますが、コピーの場合は変更されません。
列のdtypeが異なる場合(今回の例の上のもの、intとobject)は確実にコピーです。
列のdtypeが同じ場合(今回の例の下のもの、objectとobject)だとビューになる場合もありますが、必ずビューになるということは保証されていません。

以下のように、インデックスを使って、データフレームを直接変更するようにすればいいです。
(もっと効率的に書けるケースが多いですが)

for i,(index,row) in enumerate(df.iterrows()):
    df.loc[index, "str_"] = str(i)