Pandas DataFrame.append()使用详解 |
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Pandas append()函数用于将其他数据框的行添加到给定数据框的末尾, 并返回一个新的数据框对象。新列和新单元格将插入到原始DataFrame中, 并用NaN值填充。 句法： DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None) 参数： 其他：DataFrame或类似Series / dict的对象, 或这些对象的列表它是指要附加的数据。 ignore_index：如果为true, 则不使用索引标签。 verify_integrity：如果为true, 则在创建具有重复项的索引时会引发ValueError。 sort：如果self和other的列不对齐, 则对列进行排序。默认排序已弃用, 在将来的Pandas版本中它将更改为不排序。我们通过sort = True明确地使警告和排序保持沉默, 而我们通过sort = False明确地使警告而不是排序保持沉默。 返回值：它返回附加的DataFrame作为输出。 范例1： import pandas as pd # Create first Dataframe using dictionary info1 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12, 19], "y":[47, 24, 17, 29]}) # Create second Dataframe using dictionary Info2 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12], "y":[47, 24, 17], "z":[38, 12, 45]}) # append info2 at end in info1 info.append(info2, ignore_index = True)输出 x y z 0 25 47 NaN 1 15 24 NaN 2 12 17 NaN 3 19 29 NaN 4 25 47 38.0 5 15 24 12.0 6 12 17 45.0 范例2： import pandas as pd # Create first Dataframe using dictionary info1 = info = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37, 42], "y":[24, 38, 18, 45]}) # Create second Dataframe using dictionary info2 = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37], "y":[24, 38, 45]}) # print value of info1 print(info1, "\n") # print values of info2 info2 # append info2 at the end of info1 dataframe info1.append(df2) # Continuous index value will maintained # across rows in the new appended data frame. info.append(info2, ignore_index = True)输出 x y 0 15 24 1 25 38 2 37 18 3 42 45 4 15 24 5 25 38 6 37 45 |
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