pandas append to dataframe|极客教程

pandas append to dataframe

在数据分析和数据处理中，经常需要将新数据添加到现有的DataFrame中。Pandas库提供了多种方式来实现这一功能，其中最常用的方法之一是使用append()函数。本文将详细介绍如何使用Pandas的append()方法，以及一些相关的技巧和注意事项。

1. 基本用法

append()函数可以将一行或多行添加到DataFrame的末尾。这个函数不会在原地修改原有的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

示例代码 1：向DataFrame添加单行数据

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个要添加的新行
new_row = pd.Series(['new pandasdataframe.com', 2], index=df.columns)

# 添加新行
new_df = df._append(new_row, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

示例代码 2：向DataFrame添加多行数据

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个要添加的新DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    'Column1': ['new1 pandasdataframe.com', 'new2 pandasdataframe.com'],
    'Column2': [2, 3]
})

# 添加新行
new_df = df._append(new_rows, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

2. 使用`concat()`函数

虽然append()是添加数据的便捷方法，但在处理大量数据或需要更高效的数据合并时，推荐使用concat()函数。

示例代码 3：使用`concat()`添加数据行

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个要添加的新DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    'Column1': ['concat pandasdataframe.com'],
    'Column2': [2]
})

# 使用concat合并数据
new_df = pd.concat([df, new_rows], ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

3. 处理索引问题

在使用append()或concat()时，经常会遇到索引混乱的问题。使用ignore_index=True参数可以重新生成索引。

示例代码 4：处理索引问题

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个要添加的新行
new_row = pd.Series(['index pandasdataframe.com', 2], index=df.columns)

# 添加新行，忽略原有索引
new_df = df._append(new_row, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

4. 添加具有不同列的DataFrame

当添加的数据包含不在原DataFrame中的列时，append()会自动创建新的列。

示例代码 5：添加具有不同列的DataFrame

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个具有不同列的新DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    'Column3': ['different pandasdataframe.com'],
    'Column4': [2]
})

# 添加新行，包含不同的列
new_df = df._append(new_rows, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

5. 性能考虑

在使用append()进行大量数据合并时，性能可能会成为问题。每次使用append()都会创建一个新的DataFrame，这可能导致内存消耗增加和速度减慢。

示例代码 6：性能考虑

import pandas as pd

# 创建一个大的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'] * 1000,
    'Column2': list(range(1000))
})

# 创建一个要添加的新行
new_row = pd.Series(['performance pandasdataframe.com', 1001], index=df.columns)

# 循环添加新行，观察性能
for _ in range(100):
    df = df._append(new_row, ignore_index=True)
print(new_df)

6. 使用`append()`合并多个DataFrame

append()可以一次性合并多个DataFrame。这通过在append()中使用列表实现。

示例代码 7：合并多个DataFrame

import pandas as pd

# 创建多个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Column1': ['df1 pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'Column1': ['df2 pandasdataframe.com'],
    'Column2': [2]
})
df3 = pd.DataFrame({
    'Column1': ['df3 pandasdataframe.com'],
    'Column2': [3]
})

# 合并多个DataFrame
new_df = df1._append([df2, df3], ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

7. 使用`append()`添加字典

除了可以添加Series或DataFrame，append()还可以直接添加字典。字典的键将被视为列名。

示例代码 8：使用`append()`添加字典

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个字典
new_data = {'Column1': 'dict pandasdataframe.com', 'Column2': 2}

# 添加字典作为新行
new_df = df._append(new_data, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

8. 注意事项

在使用append()时，需要注意以下几点：

append()不会在原地修改DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。
使用ignore_index=True可以避免索引问题。
当添加的数据包含新列时，append()会自动扩展DataFrame并填充缺失值。

示例代码 9：注意事项

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['pandasdataframe.com'],
    'Column2': [1]
})

# 创建一个具有不同列的新DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    'Column3': ['note pandasdataframe.com'],
    'Column4': [2]
})

# 添加新行，注意事项
new_df = df._append(new_rows, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

pandas append to dataframe

9. 结论

Pandas的append()函数是一个非常有用的工具，可以帮助我们在数据分析过程中灵活地处理数据的合并问题。通过本文的介绍和示例代码，您应该能够掌握如何有效地使用这个函数来扩展您的DataFrame。在实际应用中，根据数据的大小和处理需求选择append()或concat()，可以更高效地完成数据处理任务。