pandas append deprecated|极客教程

pandas append deprecated

在数据分析和数据处理中，pandas 是 Python 中最受欢迎的库之一。它提供了大量的功能来操作和分析数据。然而，随着时间的推移，一些函数和方法可能会被弃用，以便为更高效或更合理的实现方式让路。DataFrame.append() 方法就是这样一个例子。在 pandas 的早期版本中，append() 方法被广泛用于将一行或多行添加到 DataFrame 中。但是，从 pandas 1.4.0 版本开始，append() 方法已被官方标记为弃用，并推荐使用更为强大和灵活的 concat() 函数来替代。

在本文中，我们将详细探讨为什么 append() 方法被弃用，以及如何使用 concat() 方法来替代 append() 方法进行数据合并。此外，我们将通过多个示例来展示如何使用 concat() 来处理各种数据合并的场景。

为什么弃用 `append()`

DataFrame.append() 方法在早期的 pandas 版本中被引入，用于将一行或多行数据追加到 DataFrame 的末尾。虽然这个方法在某些简单场景下非常方便，但它存在一些缺点：

效率低下：每次调用 append() 都会创建新的 DataFrame，这在处理大型数据集时会导致显著的性能下降。
功能有限：append() 方法仅支持沿着索引轴（axis=0）的合并，而 concat() 方法支持更多的合并方式，包括横向合并。
不符合 pandas 的设计哲学：pandas 的设计倾向于使用不可变对象，而 append() 方法每次调用都会修改原始 DataFrame，这与 pandas 的设计理念相违背。

基于以上原因，pandas 开发团队决定在未来的版本中移除 append() 方法，并推荐使用 concat() 方法作为替代。

使用 `concat()` 替代 `append()`

concat() 函数是 pandas 中用于合并数据的强大工具，它不仅可以替代 append() 方法，还提供了更多的功能和灵活性。以下是一些使用 concat() 替代 append() 的示例。

示例 1：追加单行数据

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["A0", "A1"],
    "B": ["B0", "B1"]
})

# 创建一个要追加的新行
new_row = pd.DataFrame({
    "A": ["A2"],
    "B": ["B2"]
}, index=[2])

# 使用 concat 替代 append
result = pd.concat([df1, new_row])
print(result)

Output:

pandas append deprecated

示例 2：追加多行数据

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["A0", "A1"],
    "B": ["B0", "B1"]
})

# 创建一个要追加的新 DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    "A": ["A2", "A3"],
    "B": ["B2", "B3"]
})

# 使用 concat 替代 append
result = pd.concat([df1, new_rows])
print(result)

Output:

pandas append deprecated

示例 3：保持原有索引

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["A0", "A1"],
    "B": ["B0", "B1"]
})

# 创建一个要追加的新 DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    "A": ["A2", "A3"],
    "B": ["B2", "B3"]
})

# 使用 concat 替代 append，保持原有索引
result = pd.concat([df1, new_rows], ignore_index=True)
print(result)

Output:

pandas append deprecated

示例 4：追加具有不同列的 DataFrame

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["A0", "A1"],
    "B": ["B0", "B1"]
})

# 创建一个具有不同列的 DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    "C": ["C2", "C3"],
    "D": ["D2", "D3"]
})

# 使用 concat 替代 append，合并不同列
result = pd.concat([df1, new_rows], sort=False)
print(result)

Output:

pandas append deprecated

示例 5：横向合并数据

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["A0", "A1"],
    "B": ["B0", "B1"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "C": ["C0", "C1"],
    "D": ["D0", "D1"]
})

# 使用 concat 替代 append 进行横向合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

Output:

pandas append deprecated