pandas没有append|极客教程

pandas没有append

在使用Python进行数据分析时，经常会用到pandas这个强大的数据处理库。pandas库提供了丰富的数据结构和函数，使得数据处理变得非常简便和高效。然而，在使用pandas的过程中，有些初学者可能会遇到一个困惑：为什么pandas没有提供一个名为append的方法来追加数据？

什么是`append`方法

首先，让我们来了解一下在pandas中append方法的作用。在其他一些数据处理库中，比如pandas的衍生库NumPy，常常会提供一个append方法来实现在原有数据的基础上追加新的数据。这样可以很方便地将新的数据加入到已有的数据集中。

为什么pandas没有`append`方法

然而，在pandas中，并没有提供一个直接的append方法来实现数据的追加。这是因为在pandas中，数据结构的特点决定了直接追加数据的操作可能会导致性能问题。在pandas中，主要的数据结构包括Series和DataFrame。如果直接使用append方法来追加数据，每次追加都会涉及数据的拷贝和重新索引，这样会导致性能下降。

因此，pandas的设计者选择了不提供直接的append方法，而是通过其他方式来实现数据的追加。下面我们将介绍几种常用的方法来实现数据的追加操作。

方法一：使用concat函数

在pandas中，可以使用concat函数来实现数据的拼接和追加。concat函数可以接受一个数据序列或字典作为参数，将它们沿着指定的轴方向进行拼接。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 使用concat函数将两个DataFrame进行拼接
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

运行上面的代码，可以得到如下输出：

可以看到，concat函数成功地将两个DataFrame进行了拼接，实现了数据的追加操作。

方法二：使用append方法

虽然pandas没有提供直接的append方法，但是在DataFrame对象上却提供了append方法，可以实现向DataFrame中追加新数据的操作。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 创建一个新的数据
new_data = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})

# 使用append方法将新数据追加到原有数据中
result = df.append(new_data, ignore_index=True)

print(result)

运行上面的代码，可以得到如下输出：

可以看到，通过在DataFrame对象上调用append方法，成功地将新数据追加到原有数据中，实现了数据的追加操作。

方法三：使用`loc`方法

除了上面介绍的方法，还可以使用DataFrame的loc方法来实现数据的追加。loc方法可以通过行标签或列标签来访问和修改数据。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 创建一个新的数据
new_data = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})

# 使用loc方法将新数据追加到原有数据中
df.loc[len(df)] = new_data.loc[0]

print(df)

运行上面的代码，可以得到如下输出：