Pandas df.append()方法无法向DataFrame添加数据

在本文中，我们将介绍Pandas df.append()方法无法向DataFrame添加数据的原因及解决方案。

在Pandas中，我们常用df.append()方法往DataFrame中添加数据。但是，有时候我们会发现df.append()方法并没有真正地向DataFrame中添加数据，而是返回一个新的DataFrame对象。这是因为df.append()方法默认情况下并不会直接修改原有的DataFrame对象。

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为什么df.append()方法无法向DataFrame添加数据

在Pandas中，DataFrame对象是由一组Series对象构成的，每一个Series代表了DataFrame对象中的一列数据。当我们使用df.append()方法向DataFrame添加数据时，实际上是向Series对象中添加新的数据。返回一个新的DataFrame对象的原因是，Pandas中的Series对象是不可变的，一旦创建，其值就不可被更改。因此，当我们向Series对象中添加新数据时，就需要创建一个新的Series对象。

另外，df.append()方法的默认行为是返回一个新的DataFrame对象。当我们想要直接向原有的DataFrame对象中追加数据时，需要使用inplace参数，将其设置为True。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])

# 追加一行数据
df = df.append({'A':1, 'B':2}, ignore_index=True)

# 输出DataFrame对象
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  2

注意，在上面的代码中，我们使用了ignore_index参数，将其设置为True可以忽略原有的索引，并按照顺序重新生成索引。

如何解决df.append()方法无法向DataFrame添加数据的问题

除了使用inplace参数直接向原有的DataFrame对象中追加数据外，还有其他的解决方案。

一种解决方案是使用concat()方法将多个DataFrame对象合并成一个DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])

# 追加一行数据
df1 = df1.append({'A':1, 'B':2}, ignore_index=True)

# 创建一个空的DataFrame对象
df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])

# 追加一行数据
df2 = df2.append({'A':3, 'B':4}, ignore_index=True)

# 合并两个DataFrame对象
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 输出DataFrame对象
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  2
1  3  4

另外，如果我们想要向DataFrame对象中添加多行数据，可以先将数据存储在一个列表中，再使用DataFrame()函数将其转化为DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])

# 追加多行数据
data = [{'A':1, 'B':2}, {'A':3, 'B':4}]
df = pd.DataFrame(data)

# 输出DataFrame对象
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  2
1  3  4

总结

本文介绍了Pandas df.append()方法无法向DataFrame添加数据的原因及解决方案。当我们想要直接向原有的DataFrame对象中追加数据时，需要使用inplace参数将其设置为True。此外，我们还可以使用concat()方法将多个DataFrame对象合并成一个DataFrame对象，或者将数据存储在一个列表中，再使用DataFrame()函数将其转化为DataFrame对象。