详细介绍pandas的DataFrame的append方法使用

 更新时间:2019年07月31日 14:23:31   作者:修炼之路  
这篇文章主要介绍了详细介绍pandas的DataFrame的append方法使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

官方文档介绍链接:append方法介绍

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

功能说明:向dataframe对象中添加新的行,如果添加的列名不在dataframe对象中,将会被当作新的列进行添加

  • other:DataFrame、series、dict、list这样的数据结构
  • ignore_index:默认值为False,如果为True则不使用index标签
  • verify_integrity :默认值为False,如果为True当创建相同的index时会抛出ValueError的异常
  • sort:boolean,默认是None,该属性在pandas的0.23.0的版本才存在。

append添加字典

import pandas as pd
  
  data = pd.DataFrame()
  a = {"x":1,"y":2}
  data = data.append(a,ignore_index=True)
  print(data)

append添加series

如果不添加ignore_index=True,会报错提示TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name,如果不添加ignore_index=True,也可以改成以下代码

 import pandas as pd

  data = pd.DataFrame()
  series = pd.Series({"x":1,"y":2},name="a")
  data = data.append(series)
  print(data)


注意:当dataframe使用append方法添加series的时候,必须要设置name,设置name名称将会作为index的name。

append添加list

data = pd.DataFrame()
  a = [1,2,3]
  data = data.append(a)
  print(data)

如果list是一维的,则是以列的形式来进行添加,如果list是二维的则是以行的形式进行添加的,如果是三维的则只添加一个值

  data = pd.DataFrame()
  a = [[[1,2,3]]]
  data = data.append(a)
  print(data)

注意:在多次使用append方法追加数据的时候,可能会出现相同的index

 data = pd.DataFrame()
  a = [[1,2,3],[4,5,6]]
  data = data.append(a)
  a = [[7,8,9],[10,11,12]]
  data = data.append(a)
  print(data)


如果想要添加的index不出现重复的情况,可以通过设置ignore_index=True来避免

  data = pd.DataFrame()
  a = [[1,2,3],[4,5,6]]
  data = data.append(a,ignore_index=True)
  a = [[7,8,9],[10,11,12]]
  data = data.append(a,ignore_index=True)
  print(data)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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