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详细介绍pandas的DataFrame的append方法使用

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当我们需要在Pandas DataFrame中添加行时，可以使用DataFrame的append()方法。在本文中，我将详细介绍Pandas DataFrame的append()方法，并提供两个示例来说明其使用方法。

DataFrame的append()方法

DataFrame的append()方法可以用于将新行追加到DataFrame的末尾。它的参数是一个待追加的DataFrame或Series。如果待追加的是Series，则需要在调用append()方法时传递ignore_index=True参数。

下面是append()方法的语法：

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

参数解释：

  • other: 这是待追加的另一个DataFrame或Series。
  • ignore_index: 布尔值，如果为True，则生成的DataFrame将重新索引。
  • verify_integrity: 布尔值，如果为True，则检查新的索引值是否重复。如果重复，则抛出ValueError。
  • sort: 布尔值，如果为True，则按字典顺序对列名进行排序。

示例1：追加一行到DataFrame中

假设我们有一个包含几列数据的DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
        {'id': [1, 2, 3],
         'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
         'age': [25, 30, 35]})
print(df)

输出如下：

   id     name  age
0   1    Alice   25
1   2      Bob   30
2   3  Charlie   35

现在，我们想要追加一行到该DataFrame中。我们可以使用append()方法来实现这个功能，如下所示：

new_row = pd.DataFrame({'id': [4], 'name': ['David'], 'age': [40]})
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

输出如下：

   id     name  age
0   1    Alice   25
1   2      Bob   30
2   3  Charlie   35
3   4    David   40

如上所示，我们创建了一个新的DataFrame，然后使用append()方法将其添加到现有的DataFrame中。在append()方法调用时，设置ignore_index=True参数，以便自动生成新的索引值。

示例2：在DataFrame中合并两个DataFrame

我们可以使用append()方法在DataFrame之间合并数据。假设我们有两个包含有关客户的DataFrame：一个包含有关公司客户的数据，另一个包含有关个人客户的数据。我们可以使用append()方法将这两个DataFrame合并为一个大的DataFrame，如下所示：

company_customers = pd.DataFrame({'customer_id': [1, 2], 'company_name': ['ABC Corp.', 'XYZ, Inc.']})
person_customers = pd.DataFrame({'customer_id': [3, 4], 'first_name': ['John', 'Jane'], 'last_name': ['Doe', 'Doe']})

customers = company_customers.append(person_customers, ignore_index=True)
print(customers)

输出如下：

   customer_id company_name first_name last_name
0            1    ABC Corp.        NaN       NaN
1            2    XYZ, Inc.        NaN       NaN
2            3          NaN       John       Doe
3            4          NaN       Jane       Doe

如上所示，我们在company_customers DataFrame上调用了append()方法，将person_customers DataFrame附加到其下面。由于person_customers DataFrame具有与company_customers DataFrame不同的列，因此结果DataFrame否包含了NaN值。

我们还需要注意的一点是，在两个DataFrame具有相同的列名和顺序时，我们可以使用concat()方法来合并它们。concat()方法的使用方法将在其他文章中介绍。

在本篇文章中，我们介绍了Pandas DataFrame的append()方法的使用，并提供了两个示例来说明其用法。我希望通过这篇文章，您能更好地理解如何使用append()方法来处理Pandas DataFrame。

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