pandas中如何使用append函数

这篇文章主要介绍了pandas中如何使用append函数，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

append

append主要用于追加数据，是比较简单直接的数据合并方式。

df.append(    other,    ignore_index: 'bool' = False,    verify_integrity: 'bool' = False,    sort: 'bool' = False,) -> 'DataFrame'

在函数方法中，各参数含义如下：

• other: 用于追加的数据，可以是DataFrame或Series或组成的列表

• ignore_index: 是否保留原有的索引

• verify_integrity: 检测索引是否重复，如果为True则有重复索引会报错

• sort: 并集合并方式下，对columns排序

接下来，我们就对该函数功能进行演示

基础追加

In [41]: df1.append(df2)Out[41]:   letter  number0      a       11      b       20      c       31      d       4In [42]: df1.append([df1,df2,df3])Out[42]:   letter  number animal0      a       1    NaN1      b       2    NaN0      a       1    NaN1      b       2    NaN0      c       3    NaN1      d       4    NaN0      c       3    cat1      d       4    dog

columns重置（不保留原有索引）

In [43]: df1.append([df1,df2,df3], ignore_index=True)Out[43]:   letter  number animal0      a       1    NaN1      b       2    NaN2      a       1    NaN3      b       2    NaN4      c       3    NaN5      d       4    NaN6      c       3    cat7      d       4    dog

检测重复

如果索引出现重复，则无法通过检测，会报错

In [44]: df1.append([df1,df2], verify_integrity=True)Traceback (most recent call last):...ValueError: Indexes have overlapping values: Int64Index([0, 1], dtype='int64')

索引排序

In [46]: df1.append([df1,df2,df3], sort=True)Out[46]:   animal letter  number0    NaN      a       11    NaN      b       20    NaN      a       11    NaN      b       20    NaN      c       31    NaN      d       40    cat      c       31    dog      d       4

追加Series

In [49]: s = pd.Series({'letter':'s1','number':9})In [50]: sOut[50]: letter    s1number     9dtype: objectIn [51]: df1.append(s)Traceback (most recent call last):...TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a nameIn [53]: df1.append(s, ignore_index=True)Out[53]:   letter  number0      a       11      b       22     s1       9

追加字典

这个在爬虫的时候比较好使，每爬取一条数据就合并到DataFrame类似数据中存储起来

In [54]: dic = {'letter':'s1','number':9}In [55]: df1.append(dic, ignore_index=True)Out[55]:   letter  number0      a       11      b       22     s1       9

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