Pandas Append DataFrames|极客笔记

Pandas Append DataFrames

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具库，它提供了大量的功能来处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要将多个数据集合并为一个大的数据集。Pandas 提供了多种方式来实现数据的合并和连接，其中 append() 函数是一个非常便捷的工具，用于将一行或多行附加到 DataFrame 上。本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 append() 方法来合并数据帧，包括多个实用的示例代码。

基本用法

append() 方法可以将一个 DataFrame 添加到另一个 DataFrame 的末尾。这个方法默认不会直接修改原始数据，而是返回一个新的 DataFrame。

示例代码 1: 基础的 append 操作

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'example.com'],
    'Traffic': [1000, 1500]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Website': ['another.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Traffic': [700, 1200]
})

# 使用 append 合并 DataFrame
result = df1._append(df2)
print(result)

Output:

Pandas Append DataFrames

忽略索引

在使用 append() 方法时，可以选择忽略原有的索引，通过设置 ignore_index=True，Pandas 会为合并后的 DataFrame 重新生成一个新的索引。

示例代码 2: 忽略索引的 append

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'example.com'],
    'Traffic': [1000, 1500]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Website': ['another.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Traffic': [700, 1200]
})

# 使用 append 合并 DataFrame 并忽略索引
result = df1._append(df2, ignore_index=True)
print(result)

Output:

Pandas Append DataFrames

添加单行数据

append() 方法也可以用来添加单行数据。为此，需要创建一个字典或者 Series，并将其作为新行添加到 DataFrame 中。

示例代码 3: 添加单行数据

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'example.com'],
    'Traffic': [1000, 1500]
})

# 创建一个新行
new_row = pd.Series({'Website': 'newsite.com', 'Traffic': 800})

# 添加新行到 DataFrame
result = df._append(new_row, ignore_index=True)
print(result)

Output:

Pandas Append DataFrames

使用多个 append 操作

可以连续使用多个 append() 方法来合并多个 DataFrame。这种方式在处理多个数据集时非常有用。

示例代码 4: 连续使用 append

import pandas as pd

# 创建三个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'example.com'],
    'Traffic': [1000, 1500]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Website': ['another.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Traffic': [700, 1200]
})

df3 = pd.DataFrame({
    'Website': ['yetanother.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Traffic': [500, 900]
})

# 连续使用 append
result = df1._append(df2).append(df3, ignore_index=True)
print(result)

结合使用 concat 和 append

虽然 append() 是一个方便的方法来合并数据，但在某些情况下，使用 concat() 函数可能更加灵活。concat() 提供了更多的参数来控制合并的行为。

示例代码 5: 使用 concat 替代 append

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'example.com'],
    'Traffic': [1000, 1500]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Website': ['another.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Traffic': [700, 1200]
})

# 使用 concat 合并 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

Output:

Pandas Append DataFrames

总结

在本文中，我们详细介绍了如何使用 Pandas 的 append() 方法来合并 DataFrame。通过多个示例代码，我们展示了基本的 append 操作、如何忽略索引、添加单行数据、连续使用 append 以及如何结合使用 concat() 和 append()。这些技巧在处理和分析大量数据时非常有用，可以帮助数据分析师有效地整合和分析数据。