pandas append 弃用|极客教程

pandas append 弃用

近日，数据处理领域热门的Python库pandas宣布将在未来版本中弃用 append 方法。这一决定引起了众多数据分析师和开发者的关注和讨论。在本文中，我们将深入探讨pandas中 append 方法的用法、替代方案以及对当前用户的影响。

什么是 `append` 方法？

在pandas中，append 方法用于将一个DataFrame或Series对象追加到另一个DataFrame或Series的末尾。具体来说，append 方法将源数据对象的行或列添加到目标数据对象中，并返回一个新的DataFrame或Series对象。例如：

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
data2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = data1.append(data2)
print(result)

运行结果如下：

从上面的示例中可以看出，append 方法将data2的行追加到data1的末尾，并返回一个新的DataFrame对象result。

为什么要弃用 `append` 方法？

尽管append 方法在一定程度上方便了数据合并操作，但它也存在一些问题和局限性。其中一些主要原因包括：

性能问题：append 方法在处理大型数据集时性能较差，每次追加都会创建一个新的对象，导致内存占用高。
可读性差：append 方法的使用方式相对较为繁琐，需要先创建一个新的DataFrame对象来存储合并后的数据。
不可变性：append 方法在执行过程中会创建新的对象，无法直接在原地进行操作，使得代码维护和调试变得困难。

替代方案

针对append 方法的弃用，pandas官方推荐使用 concat 方法作为替代方案。concat 方法可以将多个DataFrame或Series对象沿着指定的轴（行或列）进行合并，并返回一个新的DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
data2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = pd.concat([data1, data2])
print(result)

运行结果如下：

通过concat 方法，我们可以实现和append 方法类似的合并效果，但性能更好、代码更简洁、更易于维护。

如何迁移现有代码？

对于已经使用append 方法的代码，我们可以通过以下方式进行迁移：

将append 方法替换为concat 方法，并指定合并的数据对象列表。
根据具体要求，选择合适的参数配置，如axis、join、ignore_index等。

例如，我们将上面的示例代码中的append 方法替换为concat 方法：

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
data2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = pd.concat([data1, data2])
print(result)

运行结果与之前相同。