Python中的append（）、add（）、extend（）、update（）用法详解 |
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列表
在列表中，append函数用于向列表的末尾添加一个元素。例如： my_list = [1, 2, 3] my_list.append(4) print(my_list) # [1, 2, 3, 4]需要注意的是，append函数只能添加一个元素，如果要添加多个元素，可以使用extend函数或者使用加号运算符： my_list = [1, 2, 3] my_list.extend([4, 5]) print(my_list) # [1, 2, 3, 4, 5] my_list = [1, 2, 3] my_list += [4, 5] print(my_list) # [1, 2, 3, 4, 5] 集合在集合中，append函数并不存在。如果要向集合中添加元素，可以使用add函数： my_set = {1, 2, 3} my_set.add(4) print(my_set) # {1, 2, 3, 4}需要注意的是，集合中的元素是无序且不重复的。如果要添加多个元素，可以使用update函数： my_set = {1, 2, 3} my_set.update([3, 4]) print(my_set) # {1, 2, 3, 4} 字典在字典中，也不存在append函数。如果要向字典中添加键值对，可以直接使用下标运算符： my_dict = {'a': 1, 'b': 2} my_dict['c'] = 3 print(my_dict) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}需要注意的是，如果键已经存在于字典中，则会更新对应的值；如果键不存在，则会添加新的键值对。 DataFrameDataFrame是Pandas库中的一种数据结构，用于存储二维表格数据。在DataFrame中，也不存在append函数。如果要向DataFrame中添加行，可以使用append方法： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) new_row = pd.Series({'A': 5, 'B': 6}) df = df.append(new_row, ignore_index=True) print(df) """" 输出结果为： A B 0 1 3 1 2 4 2 5 6 """需要注意的是，append方法不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果要修改原始的DataFrame，需要将结果赋值回去。 此外，append方法还支持添加多行数据： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) new_rows = pd.DataFrame({'A': [5, 7], 'B': [6, 8]}) df = df.append(new_rows, ignore_index=True) print(df) """ 输出结果为： A B 0 1 3 1 2 4 2 5 6 3 7 8 """如果要向DataFrame中添加列，可以直接使用下标运算符： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df['C'] = [5, 6] print(df) """ 输出结果为： A B C 0 1 3 5 1 2 4 6 """在Python中，在不同数据结构中，可能需要使用不同的函数或方法来添加元素。 |
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