详细介绍pandas的DataFrame的append方法使用

技术  /  管理员 发布于 7年前   268

官方文档介绍链接：append方法介绍

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

功能说明：向dataframe对象中添加新的行，如果添加的列名不在dataframe对象中，将会被当作新的列进行添加

• other：DataFrame、series、dict、list这样的数据结构
• ignore_index：默认值为False，如果为True则不使用index标签
• verify_integrity ：默认值为False，如果为True当创建相同的index时会抛出ValueError的异常
• sort：boolean，默认是None，该属性在pandas的0.23.0的版本才存在。

append添加字典

import pandas as pd    data = pd.DataFrame()  a = {"x":1,"y":2}  data = data.append(a,ignore_index=True)  print(data)

append添加series

如果不添加ignore_index=True，会报错提示TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name，如果不添加ignore_index=True，也可以改成以下代码

 import pandas as pd  data = pd.DataFrame()  series = pd.Series({"x":1,"y":2},name="a")  data = data.append(series)  print(data)

注意：当dataframe使用append方法添加series的时候，必须要设置name，设置name名称将会作为index的name。

append添加list

data = pd.DataFrame()  a = [1,2,3]  data = data.append(a)  print(data)

如果list是一维的，则是以列的形式来进行添加，如果list是二维的则是以行的形式进行添加的，如果是三维的则只添加一个值

  data = pd.DataFrame()  a = [[[1,2,3]]]  data = data.append(a)  print(data)

注意：在多次使用append方法追加数据的时候，可能会出现相同的index

 data = pd.DataFrame()  a = [[1,2,3],[4,5,6]]  data = data.append(a)  a = [[7,8,9],[10,11,12]]  data = data.append(a)  print(data)

如果想要添加的index不出现重复的情况，可以通过设置ignore_index=True来避免

  data = pd.DataFrame()  a = [[1,2,3],[4,5,6]]  data = data.append(a,ignore_index=True)  a = [[7,8,9],[10,11,12]]  data = data.append(a,ignore_index=True)  print(data)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。