极客笔记pandas库的append弃用
在使用pandas库进行数据操作时，我们经常会遇到需要合并多个DataFrame的情况。在过去的版本中，我们经常会使用append()函数来实现DataFrame的合并操作。然而，在最新的pandas版本中，append()函数已经被标记为弃用（deprecated）。那么我们应该如何替代append()函数来实现DataFrame的合并呢？本文将详细介绍pandas库的append()函数被弃用的原因，以及推荐的替代方法。
什么是append函数
在pandas库中，append()函数用于将一个DataFrame附加到另一个DataFrame的末尾。例如，我们有两个DataFrame，df1和df2，我们可以使用df1.append(df2)将df2附加到df1的末尾。这在一些简单的数据合并场景中非常方便。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = df1.append(df2)
print(result)
运行上面的代码，我们可以得到以下输出：
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
append函数的弃用原因
尽管append()函数在某些情况下非常方便，但它也具有一些缺点，这也是导致该函数被标记为弃用的原因之一。其中一些问题包括：
append()函数在每次调用时都需要重新创建DataFrame对象，这会导致性能损失，尤其在数据量大的情况下。append()函数会忽略索引，直接将数据添加到DataFrame的末尾，这可能导致混乱的结果。append()函数会生成新的DataFrame对象，而不是在现有DataFrame上进行原地修改，这也会占用额外的内存空间。
鉴于上述问题，pandas开发团队决定弃用append()函数，推荐使用更高效的替代方法来实现DataFrame的合并操作。
替代方法：concat函数
在pandas库中，concat()函数是推荐的替代方法来实现DataFrame的合并操作。与append()函数不同，concat()函数可以同时处理多个DataFrame，并支持更灵活的合并方式。下面是使用concat()函数合并多个DataFrame的示例代码：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
运行上面的代码，我们可以得到与之前相同的输出：
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
concat()函数还支持更多的参数选项，例如axis参数用于指定合并的轴向，默认为0（行合并），还可以设置为1（列合并）或者其他值。此外，concat()函数还可以处理索引重复等复杂情况，具有更好的灵活性和性能。
总结
在本文中，我们详细介绍了pandas库中append()函数被弃用的原因，以及推荐的替代方法concat()函数。concat()函数可以更高效地处理多个DataFrame的合并操作，并具有更灵活的参数选项。因此，在日常的数据处理中，我们应该尽量避免使用append()函数，转而使用更推荐的concat()函数来实现DataFrame的合并。