pandas追加行到 DataFrame|极客笔记

pandas追加行到 DataFrame

在数据分析和数据处理中，经常需要对数据进行合并和追加操作。Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库，它提供了多种方式来合并和追加数据。本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 append() 方法来追加行到 DataFrame 中。我们将通过多个示例来展示不同的追加情况，帮助读者更好地理解和掌握如何使用这一功能。

1. 基本的追加操作

首先，我们从最基本的追加操作开始。假设我们有一个初始的 DataFrame，并且我们想要向其中追加一行数据。

示例代码 1

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [100]
})

# 创建一个要追加的新行
new_row = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [150]
})

# 追加行
result = df1._append(new_row, ignore_index=True)
print(result)

Output:

pandas追加行到 DataFrame

2. 追加多行

接下来，我们看看如何一次追加多行。这在处理大量数据时非常有用。

示例代码 2

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [200]
})

# 创建一个要追加的新 DataFrame
new_rows = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    '访问量': [250, 300]
})

# 追加多行
result = df2._append(new_rows, ignore_index=True)
print(result)

Output:

pandas追加行到 DataFrame

3. 追加具有相同列的 DataFrame

当追加的 DataFrame 拥有与原始 DataFrame 相同的列时，操作相对简单。

示例代码 3

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df3 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [300]
})

# 创建一个具有相同列的 DataFrame
same_columns_df = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [350]
})

# 追加操作
result = df3._append(same_columns_df, ignore_index=True)
print(result)

Output:

pandas追加行到 DataFrame

4. 追加具有不同列的 DataFrame

如果追加的 DataFrame 拥有不同的列，Pandas 会自动处理，不存在的列将被填充为 NaN。

示例代码 4

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df4 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [400]
})

# 创建一个具有不同列的 DataFrame
different_columns_df = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '新用户': [50]
})

# 追加操作
result = df4._append(different_columns_df, ignore_index=True)
print(result)

Output:

pandas追加行到 DataFrame

5. 使用 `concat()` 进行追加

除了 append() 方法外，Pandas 还提供了 concat() 函数，它可以用来追加多个 DataFrame。这在处理大型数据集时尤其有用。

示例代码 5

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df5_1 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [500]
})
df5_2 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [550]
})

# 使用 concat 进行追加
result = pd.concat([df5_1, df5_2], ignore_index=True)
print(result)

Output:

pandas追加行到 DataFrame

6. 追加时保留索引

在某些情况下，我们可能需要保留原始 DataFrame 的索引，即使在追加操作中也是如此。这可以通过设置 ignore_index=False 来实现。

示例代码 6

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df6 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [600]
})

# 创建一个要追加的新行
new_row_with_index = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [650]
})

# 追加行，保留索引
result = df6._append(new_row_with_index, ignore_index=False)
print(result)

Output:

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7. 追加时包含排序

在追加操作中，有时我们需要对结果进行排序。这可以通过在追加后使用 sort_values() 方法来实现。

示例代码 7

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df7 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [700]
})

# 创建一个要追加的新行
new_row_sorted = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [750]
})

# 追加并排序
result = df7._append(new_row_sorted, ignore_index=True).sort_values(by='访问量')
print(result)

Output:

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8. 追加并应用函数

追加数据后，我们可能需要对数据进行进一步的处理，比如应用函数来转换数据。

示例代码 8

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df8 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [800]
})

# 创建一个要追加的新行
new_row_function = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [850]
})

# 追加并应用函数
result = df8._append(new_row_function, ignore_index=True)
result['访问量'] = result['访问量'].apply(lambda x: x + 100)
print(result)

Output:

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9. 追加时处理重复数据

在追加数据时，我们可能会遇到重复数据的问题。Pandas 提供了 drop_duplicates() 方法来帮助我们处理这种情况。

示例代码 9

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df9 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [900]
})

# 创建一个可能包含重复数据的 DataFrame
duplicate_data_df = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    '访问量': [950, 950]
})

# 追加并删除重复数据
result = df9._append(duplicate_data_df, ignore_index=True).drop_duplicates()
print(result)

Output:

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10. 追加时更新数据

有时候，在追加数据时，我们可能需要更新某些已存在的数据。这可以通过结合使用 append() 和其他方法如 merge() 来实现。

示例代码 10

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df10 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1000]
})

# 创建一个新的 DataFrame，包含一些更新的数据
update_data_df = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1050]
})

# 追加并更新数据
result = df10._append(update_data_df, ignore_index=True)
result = result.groupby('网站', as_index=False).max()
print(result)

Output:

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11. 追加数据并重置索引

在追加数据后，有时候索引可能会变得不连续，这时可以使用 reset_index() 方法来重置索引。

示例代码 11

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df11 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1100]
})

# 创建一个新的 DataFrame
new_data_df = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1150]
})

# 追加并重置索引
result = df11._append(new_data_df, ignore_index=True)
result.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(result)

Output:

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12. 使用 `ignore_index` 选项来避免索引重复

当追加数据时，如果不希望保留原有的索引，可以设置 ignore_index=True 来避免索引重复。

示例代码 12

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df12 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1200]
})

# 创建一个新的 DataFrame
new_index_data = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1250]
})

# 追加时避免索引重复
result = df12._append(new_index_data, ignore_index=True)
print(result)

Output:

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13. 追加数据并使用 `sort=False` 选项

在使用 concat() 方法追加数据时，可以通过设置 sort=False 来避免对列进行排序，这可以提高性能。

示例代码 13

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df13_1 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1300]
})
df13_2 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1350]
})

# 使用 concat 进行追加，避免排序
result = pd.concat([df13_1, df13_2], ignore_index=True, sort=False)
print(result)

Output:

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14. 追加数据并处理不同的数据类型

当追加的数据中包含不同的数据类型时，Pandas 会尝试自动转换这些类型以保持数据的一致性。

示例代码 14

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df14 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1400]
})

# 创建一个包含不同数据类型的 DataFrame
different_types_df = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': ['1450']  # 注意这里是字符串类型
})

# 追加数据
result = df14._append(different_types_df, ignore_index=True)
result['访问量'] = result['访问量'].astype(int)  # 转换数据类型
print(result)

Output:

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15. 追加数据并进行数据验证

在追加数据后，进行数据验证是一个好习惯，确保数据的准确性和完整性。

示例代码 15

import pandas as pd

# 创建一个初始的 DataFrame
df15 = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1500]
})

# 创建一个新的 DataFrame
new_valid_data = pd.DataFrame({
    '网站': ['pandasdataframe.com'],
    '访问量': [1550]
})

# 追加数据
result = df15._append(new_valid_data, ignore_index=True)

# 数据验证
assert result['访问量'].notnull().all(), "存在空值"
print(result)

Output:

pandas追加行到 DataFrame