Pandas教程-Pandas DataFrame.append()

Pandas append() 函数用于将其他 dataframe 的行添加到给定 dataframe 的末尾，返回一个新的 dataframe 对象。新列和新单元格被插入到原始 DataFrame 中，这些单元格填充了 NaN 值。

语法:

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

参数:

• other: DataFrame 或类似字典的 Series 对象，或者它们的列表。 它是要追加的数据。
• ignore_index: 如果为 True，则不使用索引标签。
• verify_integrity: 如果为 True，则在创建具有重复索引的索引时引发 ValueError。
• sort: 如果 self 和 other 的列未对齐，则对列进行排序。默认排序已弃用，并且将在将来的 pandas 版本中更改为不排序。我们通过 sort=True 明确传递以消除警告和排序，而我们通过 sort=False 明确传递以消除警告而不进行排序。

返回值:

将追加的 DataFrame 作为输出返回。

示例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

示例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