极客笔记pandas没有append
在使用Python进行数据分析和处理时，pandas是一个非常强大和常用的库。它提供了大量的数据结构和功能，使得处理和分析数据变得非常简单和高效。其中，DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL表，可以用来存储和操作二维数据。
在实际工作中，我们经常需要将多个DataFrame合并成一个更大的DataFrame，这时可能会想到使用append方法来实现。但事实上，pandas并没有提供append方法来直接合并DataFrame。下面我们将详细介绍为什么pandas没有append方法，以及替代方法来实现DataFrame的合并。
为什么pandas没有append方法
首先，我们来分析一下为什么pandas没有提供append方法来直接合并DataFrame。在数据处理过程中，我们通常需要考虑性能和效率的问题。append方法在实现时需要频繁地改变内存的分配，因此效率较低。为了提高效率，pandas选择了其他更高效的方法来实现DataFrame的合并。
另外，pandas中的DataFrame是不可变的数据结构，即不能直接对DataFrame进行修改。因此，如果要实现append方法，需要创建一个新的DataFrame来存储合并后的数据，这会造成额外的内存开销和性能损耗。
综上所述，为了避免性能和效率方面的问题，pandas没有提供append方法来直接合并DataFrame。但不用担心，pandas提供了其他更有效的方法来实现DataFrame的合并。
替代方法
使用concat方法
concat方法是pandas提供的一个非常常用的方法，可以实现多个DataFrame的合并。它的用法非常简单，只需传入一个DataFrame列表，就可以将它们按照指定的轴（行或列）进行合并。
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
# 使用concat方法合并两个DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
运行结果如下：
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
使用append方法（推荐）
虽然pandas没有提供append方法来直接合并DataFrame，但我们可以通过使用append方法来实现类似的功能。通过调用一个DataFrame的append方法，并传入另一个DataFrame作为参数，可以实现在原DataFrame的基础上追加新的数据。
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
# 使用append方法合并两个DataFrame
result = df1.append(df2)
print(result)
运行结果如下：
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
以上就是使用append方法来合并DataFrame的方法，虽然实质上是创建了一个新的DataFrame，但在简单的合并操作中依然非常方便和高效。
总结
虽然pandas没有提供append方法来直接合并DataFrame，在实际工作中我们可以通过使用其他方法来实现DataFrame的合并。其中，concat方法是一个非常强大和灵活的方法，可以实现多个DataFrame的合并，而append方法可以方便地在原DataFrame的基础上追加新的数据。