Python Pandas Index.append()用法及代码示例 |
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Python Pandas Index.append()用法及代码示例
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Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas Index.append()函数用于将单个或一组索引附加在一起。在收集索引的情况下，所有索引都按照传递给索引的相同顺序附加到原始索引中。Index.append()函数。该函数返回附加索引。 用法： Index.append(other)参数： other:索引或索引列表/元组 返回：appended：bool或数组(如果指定了轴)单个元素数组可以转换为bool。 范例1：采用Index.append()函数将单个索引附加到给定索引。 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first Index df1 = pd.Index([17, 69, 33, 5, 0, 74, 0]) # Creating the second Index df2 = pd.Index([11, 16, 54, 58]) # Print the first and second Index print(df1, "\n", df2)输出：
让我们在df1的末尾附加df2索引。 # append df2 at the end of df1 df1.append(df2)输出：
正如我们在输出中看到的那样，第二个索引即df2已附加在df1的末尾。范例2：使用Index.append()函数在给定索引的末尾追加索引集合。 # importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first Index df1 = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr']) # Creating the second Index df2 = pd.Index(['May', 'Jun', 'Jul', 'Aug']) # Creating the third Index df3 = pd.Index(['Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']) # Print the first, second and third Index print(df1, "\n", df2, "\n", df3)输出：
让我们在df1的末尾同时添加索引df2和df3。 # We pass df2 and df3 as a list of # indexes to the append function df1.append([df2, df3])输出：
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