pandas
追加
合并
直播预告
5月28日(星期六)21:00,主题:《pandas案例和答疑》。访问B站账号「盖若com」预约,开播会通知提醒。可提前准备好提问问题。
看过来
《Pandas 教程》 持续更新中,可作为 pandas 入门进阶课程、pandas 中文手册、用法大全,配有案例讲解和速查手册。提供建议、纠错、催更等加作者微信: sinbam(备注:pandas教程)和关注公众号「盖若」ID: gairuo。查看更新日志。
![]() |
本教程作者所著新书《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》(ISBN:9787111685456)已由机械工业出版社出版上市,各大电商平台有售,欢迎:查看详情并关注购买。 |
df.append 可以将其他行附加到调用方的末尾,并返回一个新对象。它是最简单常用的数据合并方式。
弃用预告
从 1.4.0 版本开始,将会抛出弃用警告,DataFrame.append 和 Series.append 后期版本将删除这个方法。可以用 pd.concat() 方法替代。
df.append(self, other, ignore_index=False,
verify_integrity=False, sort=False)
其中:
将同结构的数据追加在原数据后边:
result = df1.append(df2)
不同结构的追加,没有的列会增加,没有对应内容的会为空:
result = df1.append(df4, sort=False)
可以将多个 df 追加到原数据中:
result = df1.append([df2, df3])
在合并不保留原索引,启用新的自然索引:
result = df1.append(df4, ignore_index=True, sort=False)
s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'],
index=['A', 'B', 'C', 'D'])
result = df1.append(s2, ignore_index=True)
dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
{'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
result = df1.append(dicts, ignore_index=True, sort=False)
在 pandas 1.4 版本中宣布 append() 方法将被弃用,同时在这个版本中会进行警告,提示使用 pandas.concat()。
社区讨论废弃 append() 的主要原因为:
替代的操作也可以是:
df.iloc[len(df) + 1] = <new row>
如果想用链式,可以用 pipe() 调用:
fruits.merge(veggies).pipe(
lambda df: pd.concat(
[df, pd.DataFrame({"name": ["tomato"], "image": ["🍅"]})], ignore_index=True
)
)
👏 读后有收获给站长打赏 >>
无「盖若」授权,请勿以任何形式转载,公众号:gairuo
Copyright © 2019 - 2022
Gairuo.com All Rights Reserved v7.2.0.0403
京公网安备11010502033395号
京ICP备15019454号-4