Pandas append()函数用于将其他数据框的行添加到给定数据框的末尾, 并返回一个新的数据框对象。新列和新单元格将插入到原始DataFrame中, 并用NaN值填充。
句法:
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
参数:
- 其他:DataFrame或类似Series / dict的对象, 或这些对象的列表
它是指要附加的数据。 - ignore_index:如果为true, 则不使用索引标签。
- verify_integrity:如果为true, 则在创建具有重复项的索引时会引发ValueError。
- sort:如果self和other的列不对齐, 则对列进行排序。默认排序已弃用, 在将来的Pandas版本中它将更改为不排序。我们通过sort = True明确地使警告和排序保持沉默, 而我们通过sort = False明确地使警告而不是排序保持沉默。
返回值:
它返回附加的DataFrame作为输出。
范例1:
import pandas as pd
# Create first Dataframe using dictionary
info1 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12, 19], "y":[47, 24, 17, 29]})
# Create second Dataframe using dictionary
Info2 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12], "y":[47, 24, 17], "z":[38, 12, 45]})
# append info2 at end in info1
info.append(info2, ignore_index = True)
输出
x y z
0 25 47 NaN
1 15 24 NaN
2 12 17 NaN
3 19 29 NaN
4 25 47 38.0
5 15 24 12.0
6 12 17 45.0
范例2:
import pandas as pd
# Create first Dataframe using dictionary
info1 = info = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37, 42], "y":[24, 38, 18, 45]})
# Create second Dataframe using dictionary
info2 = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37], "y":[24, 38, 45]})
# print value of info1
print(info1, "\n")
# print values of info2
info2
# append info2 at the end of info1 dataframe
info1.append(df2)
# Continuous index value will maintained
# across rows in the new appended data frame.
info.append(info2, ignore_index = True)
输出
x y
0 15 24
1 25 38
2 37 18
3 42 45
4 15 24
5 25 38
6 37 45
来源:
https://www.srcmini02.com/30913.html