Pandasのバージョン1.4以降でDataFrameにSeriesを追記したいときの対処法: SeriesをDataFrameにしてしまえ

はじめに/結論

2022年1月、Pandasのバージョンが、1.3.xから1.4へと上がった。それにともない、DataFrame.append() が非推奨となった。使うと次のような警告が出る:

FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

DataFrame.append() は将来的に廃止されるため、代わりにpandas.concat()を使おう、という警告である。

DataFrame df の列名（columns）と同じindexを持つSeries sr を追記していくために、df = df.append(sr, ignore_index=True) みたいに書いていたのでちょっと困った。

まあでも、df = pd.concat([df, sr])], ignore_index=True) と書き換えれば連結されるんでしょう、と思ったら、想定とちょっと違う挙動だった。

結論を言うと、Series sr をDataFrameに変換することで解決した。こんな感じ: df = pd.concat([df, pd.DataFrame([sr])], ignore_index=True)

df = pd.concat([df, sr])]) だとこうなる

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data={'名前': ['りんご', 'なし', 'ぶどう'], 
          '数量': [10, 20, 30],
          '単価': [100, 200, 300]}
)

df:

	名前	数量	単価
0	りんご	10	100
1	なし	20	200
2	ぶどう	30	300

ここにこうしてみても、

sr = pd.Series(data=['ライチ', 40, 400], index=["名前", "数量", "単価"])
df = pd.concat([df, sr], ignore_index=True)

df:

	名前	数量	単価	0
0	りんご	10	100	NaN
1	なし	20	200	NaN
2	ぶどう	30	300	NaN
名前	NaN	NaN	NaN	ライチ
数量	NaN	NaN	NaN	40
単価	NaN	NaN	NaN	400

こうなってしまう。
Seriesのindexが、DataFrameのindex（行のラベル）と結びついてしまうためだ。元のDataFrameのindexは0,1,2であり、追加しようとしたSereisのindexは名前・数量・単価なので新しい行を作るしかないということだ。行き場を失ったsrは、dfの新たな列（ラベルは0）として連結される。

これはもう問答無用でSeriesをDataFrameに変換してしまってからpd.concat()すればいいのかなと思ったらうまく行った。しかもDataFrame.append()を使っていたときより高速に動くようになった。

df = pd.concat([df, pd.DataFrame([sr])], ignore_index=True)

df:

	名前	数量	単価
0	りんご	10	100
1	なし	20	200
2	ぶどう	30	300
3	ライチ	40	400

（pandasに精通しているわけではないので、もっといいやり方はあるかも知れません）