这篇文章主要介绍了pandas中如何使用append函数,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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append主要用于追加数据,是比较简单直接的数据合并方式。
df.append( other, ignore_index: 'bool' = False, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, ) -> 'DataFrame'
在函数方法中,各参数含义如下:
other: 用于追加的数据,可以是DataFrame或Series或组成的列表
ignore_index: 是否保留原有的索引
verify_integrity: 检测索引是否重复,如果为True则有重复索引会报错
sort: 并集合并方式下,对columns排序
接下来,我们就对该函数功能进行演示
基础追加
In [41]: df1.append(df2) Out[41]: letter number 0 a 1 1 b 2 0 c 3 1 d 4 In [42]: df1.append([df1,df2,df3]) Out[42]: letter number animal 0 a 1 NaN 1 b 2 NaN 0 a 1 NaN 1 b 2 NaN 0 c 3 NaN 1 d 4 NaN 0 c 3 cat 1 d 4 dog
columns重置(不保留原有索引)
In [43]: df1.append([df1,df2,df3], ignore_index=True) Out[43]: letter number animal 0 a 1 NaN 1 b 2 NaN 2 a 1 NaN 3 b 2 NaN 4 c 3 NaN 5 d 4 NaN 6 c 3 cat 7 d 4 dog
检测重复
如果索引出现重复,则无法通过检测,会报错
In [44]: df1.append([df1,df2], verify_integrity=True) Traceback (most recent call last): ... ValueError: Indexes have overlapping values: Int64Index([0, 1], dtype='int64')
索引排序
In [46]: df1.append([df1,df2,df3], sort=True) Out[46]: animal letter number 0 NaN a 1 1 NaN b 2 0 NaN a 1 1 NaN b 2 0 NaN c 3 1 NaN d 4 0 cat c 3 1 dog d 4
追加Series
In [49]: s = pd.Series({'letter':'s1','number':9}) In [50]: s Out[50]: letter s1 number 9 dtype: object In [51]: df1.append(s) Traceback (most recent call last): ... TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name In [53]: df1.append(s, ignore_index=True) Out[53]: letter number 0 a 1 1 b 2 2 s1 9
追加字典
这个在爬虫的时候比较好使,每爬取一条数据就合并到DataFrame类似数据中存储起来
In [54]: dic = {'letter':'s1','number':9} In [55]: df1.append(dic, ignore_index=True) Out[55]: letter number 0 a 1 1 b 2 2 s1 9
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“pandas中如何使用append函数”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!