如何使用Python中的append()将列表附加到Pandas DataFrame？

在进行数据分析时，我们通常需要将一些数据整合到一个表格中以便进行操作。这个时候，Pandas是我们的好帮手，它是Python中非常优秀的数据处理库。在使用Pandas时，我们经常需要将一些其他数据添加到DataFrame中，这时候，append()方法就非常有用了。本篇文章将介绍如何使用Python中的append()方法将一个列表附加到Pandas DataFrame中。

准备工作

在本文示例中，我们将使用Python3和Pandas库。若您的电脑上尚未安装Pandas库，请在命令行窗口输入以下命令进行安装:

pip install pandas

安装成功后，我们就可以开始本次实验了。

准备数据

我们首先需要准备一些用于测试的数据。在本文中，我们将创建一个包含某个学校学生信息的Pandas DataFrame。在这个表格中，每一行表示一个学生的相关信息。为了方便演示，我们只保存学生的姓名和年龄两个数据。

下面是我们要创建DataFrame的原始数据：

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42]}

我们使用Pandas将这些数据转化为DataFrame格式：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df

输出的结果应该是这样的：

    Name    Age
0   Tom     28
1   Jack    34
2   Steve   29
3   Ricky   42

接下来，我们将向这个DataFrame中添加一些新的数据。

使用append()方法附加新数据

我们将要创建一个包含新学生的列表。这个列表中的每个元素都是一个字典，表示一个学生的姓名和年龄。在实际应用中，我们可以使用其他数据源，例如从Excel、CSV或数据库读取数据。

下面是我们要附加到原数据框中的新数据：

new_data = [{'Name': 'Alan', 'Age': 22},
            {'Name': 'Ella', 'Age': 24}]

接下来，我们将使用Pandas中的append()方法将新数据附加到原数据框中，代码如下：

df = df.append(new_data, ignore_index=True)
df

这里的append()方法将新数据附加到DataFrame中。ignore_index参数设置为True，表示在将新数据附加到DataFrame中时重置索引。这样做可以避免出现重复索引的问题。

附加完成后，我们输出结果即可看到新的学生数据已经添加到了DataFrame中：

    Name    Age
0   Tom     28
1   Jack    34
2   Steve   29
3   Ricky   42
4   Alan    22
5   Ella    24

现在，我们已经成功地将一个列表附加到了Pandas DataFrame中。

总结

本文介绍了如何使用Python中的append()方法将一个列表附加到Pandas DataFrame中。通过简单的示例代码，我们可以了解到append()的使用方法，并且能够快速实现将数据附加到DataFrame中的操作。在日常工作中，掌握这个方法可以为我们节省大量时间，提高工作效率。