Python DataFrame的append方法|极客教程

Python DataFrame的append方法

在 pandas 中，DataFrame 是一个二维的数据结构，类似于 Excel 的表格。我们可以通过创建 DataFrame 对象来对数据进行分析和操作。在实际的数据分析过程中，我们经常需要合并多个 DataFrame，这时就会用到 DataFrame 的 append 方法。

什么是DataFrame的append方法

DataFrame 的 append 方法是用来将一个 DataFrame 追加到另一个 DataFrame 的末尾的方法。通过这个方法，我们可以将多个 DataFrame 合并成一个更大的 DataFrame，而不是完全覆盖原有的数据。

append方法的语法

DataFrame 的 append 方法的基本语法如下:

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

参数说明:

other: 要追加的另一个 DataFrame。
ignore_index: 是否忽略索引。如果为 True，追加的数据将会重新排序并且创建一个新的索引。
verify_integrity: 是否检查重复性。如果为 True，将会检查追加的数据是否有重复的索引值。
sort: 是否对结果进行排序。如果为 True，将会对结果按照列名进行排序。

示例

假设我们有两个 DataFrame，分别是 df1 和 df2:

import pandas as pd

data1 = {'Name': ['Alice', 'Bob'],
         'Age': [25, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'Name': ['Charlie', 'David'],
         'Age': [35, 40]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

现在，我们将 df2 追加到 df1 的末尾:

new_df = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(new_df)

运行以上代码将会得到如下输出:

      Name  Age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35
3    David   40

通过上面的示例，我们可以看到 df2 成功地被追加到了 df1 的末尾，并且重新生成了一个新的索引。

注意事项

在使用 DataFrame 的 append 方法时，需要注意以下几点:

当追加的两个 DataFrame 的列名不一致时，会导致列不匹配的情况，通常会出现填充 NaN 值的情况。
如果要追加的 DataFrame 的列名比原 DataFrame 的多，会直接添加到原 DataFrame 中。
必须保证追加的数据结构保持一致性，即行数与列数相等。
在数据量较大的情况下，尽量避免使用 append 方法来合并 DataFrame，因为每次调用 append 方法都会创建一个新的 DataFrame 对象，会产生大量的中间数据，影响性能。