编写一个程序在Pandas系列中附加从1到100的魔数

Pandas是Python中一个非常流行的数据分析库，在数据分析、数据处理以及数据可视化等领域都有着广泛应用。其中最常用的数据结构是Pandas的Series和DataFrame。在实际的开发过程中，我们常常需要在已有的数据序列中附加新的数据，本文将介绍如何编写程序在Pandas系列中附加从1到100的魔数。

Pandas系列与序列附加

Pandas中最常用的数据结构是Series和DataFrame，其中Series可以看作是一维数组，DataFrame可以看作是二维表格。先来看一下Series的使用方法。

创建Series

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])    # 通过列表创建Series
s2 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})    # 通过字典创建Series

上述代码中，第一个Series通过列表创建，第二个Series通过字典创建，字典的键会被作为Series的索引。

Series附加

在已有的Series中，我们可以通过append()方法附加新的数据，append()可以在原有Series的末尾添加新的值，并将结果返回为新的Series。示例代码如下。

s1 = s1.append(pd.Series([5, 6]))    # 附加新的Series

上述代码中，我们通过append()方法附加了一个包含[5, 6]的Series，这个Series被附加在s1的末尾，结果返回为新的Series。

创建1到100的Series

为了将1到100的魔数附加到已有的Series中，我们需要先创建一个1到100的Series。为了实现这一目标，我们可以使用range()函数生成1到100的数字，然后再通过Pandas的Series()函数将这些数字转换为Series。示例代码如下。

magic_nums = pd.Series(range(1, 101))    # 创建1到100的Series

上述代码中，我们使用range()函数生成了1到100的数字，然后通过pd.Series()函数将数字转换为Pandas中的Series。

将魔数附加到Series中

现在已经有了包含1到100的魔数的Series，我们需要将这个Series附加到其他已有的Series中。以附加到s1为例，示例代码如下。

s1 = s1.append(magic_nums)    # 附加魔数

执行上述代码后，magic_nums这个Series中的所有数据都被附加到了s1的末尾。如果需要经过修改，可以通过assign()方法完成。例如，如果需要将附加到s2中的魔数乘以2，可以如下编写代码。

s2 = s2.append(magic_nums.assign(lambda x: x * 2))

上述代码中，我们使用lambda表达式将magic_nums中的数据都乘以2，然后通过assign()方法将修改后的结果附加到s2中。

创建DataFrame以及附加新数据

与Series类似，我们也可以在已有的DataFrame中附加新的数据。首先，我们需要创建一个包含多行数据的DataFrame，示例代码如下。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

上述代码中，我们通过字典创建了一个包含’A’、’B’、’C’三列数据的DataFrame。现在，我们需要在df的末尾附加一行新的数据，该行数据包含1到100的魔数。示例代码如下。

df = df.append(pd.Series(range(1, 101)), ignore_index=True)

运行上述代码后，新的Series被附加到了df的末尾，ignore_index=True表示新添加的数据将会忽略原有DataFrame中的索引。

结论

通过以上介绍，我们可以看到在Pandas系列中附加新的数据非常简单。无论是通过append()方法在Series中附加新的数据，还是直接在DataFrame中添加新的行，都能够快速完成。如果在实际应用中遇到类似的需求，只需要按照上述方法编写代码即可。