仔细讲解pandas的DataFrame的append方法使用
人气:2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。
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