Pandas中追加到Series的方法在Python/Pandas中无法工作的解决办法

在本文中，我们将介绍在使用Pandas时遇到的一种常见问题：如何使用Pandas追加数据到Series中。

阅读更多：Pandas 教程

问题背景

在Python/Pandas中，将数据追加到Series对象中是一种常见的操作。基本的实现方式是使用 append() 方法。然而，在某些情况下，这种方法并不起作用。

例如，考虑以下示例Series：

import pandas as pd

my_series = pd.Series([1, 2, 3])
print(my_series)

输出结果：

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

我们可以使用如下代码添加新的数据到该Series：

my_series.append(pd.Series([4, 5, 6]))
print(my_series)

输出结果：

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

我们发现，新数据没有被添加到Series对象中。这是一个常见的问题，如何解决呢？

解决方案

在Python中，对象的赋值行为是基于引用的。因此，当我们调用 append() 方法时，新生成的对象并未与原来的对象相连。

为了解决这个问题，可以使用以下方法：

my_series = my_series.append(pd.Series([4, 5, 6]))

这样，新生成的Series对象会被返回，并且我们需要重新将其赋值给原有的Series对象。

接下来，我们再次输出该Series：

print(my_series)

输出结果：

0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
dtype: int64

我们发现，新数据已经正确地被添加到该Series对象中。

另一种解决方案

除了上述解决方案，我们还可以使用 reset_index() 方法，可以将新生成的Series对象与原有的对象相连：

my_series = my_series.append(pd.Series([4, 5, 6])).reset_index(drop=True)

在这种情况下，使用 reset_index() 的返回值将是一个新的Series对象，但是通过 drop=True 参数，其索引将被重置为连续整数。

总结

在本文中，我们介绍了一个常见的问题：在Python/Pandas中，如何使用 append() 方法将数据追加到Series对象中。我们提供了两种解决方案：

1. 将追加后的对象重新赋值给原有的对象；
2. 使用 reset_index() 方法，将新生成的Series对象与原有的对象相连。

希望这篇文章对您有所帮助！