极客笔记pandas append
在Pandas中，append()函数用于在数据框末尾添加新行。这可以是一个数据框，一个系列或一行数据。在本文中，我们将详细介绍Pandas中的append()函数，以及如何使用它来添加新数据行。
append()函数的语法
append()函数的语法如下所示：
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
参数说明：
- other：要添加的数据帧、系列或字典（行）。
- ignore_index：是否忽略索引。如果设置为True，则将忽略现有数据帧的索引，并为新数据帧创建一个新的整数索引。默认值为False。
- verify_integrity：是否验证新数据的索引是否唯一。如果设置为True，则如果索引包含重复项，则会引发ValueError。默认值为False。
- sort：是否按索引排序。如果设置为True，则将按索引排序。默认值为None。
示例数据
为了演示append()函数的用法，我们首先创建一些示例数据。我们将创建两个数据帧df1和df2，然后使用append()函数将df2添加到df1。
import pandas as pd
# 创建示例数据帧df1
data1 = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
# 创建示例数据帧df2
data2 = {'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
print("df1:")
print(df1)
print("\ndf2:")
print(df2)
运行以上代码，我们得到了两个示例数据帧df1和df2的内容：
df1:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
df2:
A B
0 7 10
1 8 11
2 9 12
将数据帧添加到数据帧
现在，让我们使用append()函数将df2添加到df1中。我们将忽略索引，并将verify_integrity参数设置为True，以确保新数据的索引唯一。
df_combined = df1.append(df2, ignore_index=True, verify_integrity=True)
print("Combined data frame:")
print(df_combined)
运行以上代码，我们得到了将df2添加到df1后的合并数据帧df_combined：
Combined data frame:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 10
4 8 11
5 9 12
可以看到，df2成功添加到df1的末尾，并且新数据帧df_combined的索引已经重新设置为了整数。
将行数据添加到数据帧
除了将整个数据帧添加到另一个数据帧之外，我们还可以将单行数据添加到数据帧中。我们首先创建一个新的数据行data3，然后使用append()函数将它添加到df_combined中。
data3 = {'A': [10],
'B': [20]}
row = pd.DataFrame(data3)
df_combined = df_combined.append(row, ignore_index=True)
print("Updated data frame with new row:")
print(df_combined)
运行以上代码，我们可以看到新的数据行data3已成功添加到数据帧df_combined中：
Updated data frame with new row:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 10
4 8 11
5 9 12
6 10 20
总结
在本文中，我们学习了Pandas中append()函数的用法，以及如何使用它将数据帧或行数据添加到现有数据帧中。通过示例代码和运行结果，我们演示了如何将数据帧和行数据添加到数据帧末尾，并且了解了如何处理索引和验证唯一性。使用Pandas的append()函数可以方便地扩展和更新数据帧，是数据处理中常用的操作之一。