极客笔记pandas dataframe append
pandas dataframe append是pandas库中的一个非常重要的函数，它可以帮助我们在数据分析和处理过程中，将一个或多个DataFrame对象添加到原始DataFrame的末尾。在本文中，我们将详细介绍如何使用pandas dataframe append函数，包括其基本用法，参数详解，以及一些常见的使用场景。
1. 基本用法
pandas dataframe append函数的基本语法如下：
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
其中，other参数是我们要添加的DataFrame对象，可以是一个DataFrame，也可以是多个DataFrame组成的列表；ignore_index参数表示是否忽略原始的索引，如果设置为True，那么添加后的DataFrame将使用默认的整数索引；verify_integrity参数表示是否检查新的索引是否有重复，如果设置为True，那么在出现重复索引时会抛出异常；sort参数表示是否对列进行排序，如果设置为True，那么添加后的DataFrame的列将按照字母顺序进行排序。
下面是一个简单的示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5'],
'D': ['D3', 'D4', 'D5']},
index=[3, 4, 5])
df = df1._append(df2)
print(df)
Output:
在这个示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，然后使用append函数将df2添加到df1的末尾，得到新的DataFrame对象df。
2. 参数详解
2.1 other参数
other参数是我们要添加的DataFrame对象，可以是一个DataFrame，也可以是多个DataFrame组成的列表。如果是多个DataFrame，那么它们将按照列表中的顺序依次添加到原始DataFrame的末尾。
下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5'],
'D': ['D3', 'D4', 'D5']},
index=[3, 4, 5])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A6', 'A7', 'A8'],
'B': ['B6', 'B7', 'B8'],
'C': ['C6', 'C7', 'C8'],
'D': ['D6', 'D7', 'D8']},
index=[6, 7, 8])
df = df1._append([df2, df3])
print(df)
Output:
在这个示例中，我们创建了三个DataFrame对象df1、df2和df3，然后使用append函数将df2和df3依次添加到df1的末尾，得到新的DataFrame对象df。
2.2 ignore_index参数
ignore_index参数表示是否忽略原始的索引，如果设置为True，那么添加后的DataFrame将使用默认的整数索引。
下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5'],
'D': ['D3', 'D4', 'D5']},
index=[3, 4, 5])
df = df1._append(df2, ignore_index=True)
print(df)
Output:
在这个示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，然后使用append函数将df2添加到df1的末尾，并设置ignore_index参数为True，得到新的DataFrame对象df，可以看到新的DataFrame的索引是默认的整数索引。
2.3 verify_integrity参数
verify_integrity参数表示是否检查新的索引是否有重复，如果设置为True，那么在出现重复索引时会抛出异常。
下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5'],
'D': ['D3', 'D4', 'D5']},
index=[2, 3, 4])
try:
df = df1._append(df2, verify_integrity=True)
print(df)
except ValueError as e:
print(e)
Output:
在这个示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，它们的索引有重复，然后使用append函数将df2添加到df1的末尾，并设置verify_integrity参数为True，由于索引有重复，所以抛出了异常。
2.4 sort参数
sort参数表示是否对列进行排序，如果设置为True，那么添加后的DataFrame的列将按照字母顺序进行排序。
下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'D': ['D3', 'D4', 'D5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5']},
index=[3, 4, 5])
df = df1._append(df2, sort=True)
print(df)
Output:
在这个示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，它们的列顺序不同，然后使用append函数将df2添加到df1的末尾，并设置sort参数为True，得到新的DataFrame对象df，可以看到新的DataFrame的列是按照字母顺序排序的。
3. 常见使用场景
3.1 合并具有相同结构的数据
在数据分析中，我们经常需要将具有相同结构（即相同列名）的多个数据集合并为一个数据集。使用append函数可以轻松实现这一点。
下面是一个示例：
import pandas as pd
# 创建三个具有相同结构的DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30],
'Gender': ['Female', 'Male']
})
df2 = pd.DataFrame({
'Name': ['Chris', 'Diana'],
'Age': [28, 22],
'Gender': ['Male', 'Female']
})
df3 = pd.DataFrame({
'Name': ['Eva', 'Frank'],
'Age': [35, 29],
'Gender': ['Female', 'Male']
})
# 使用append函数合并DataFrame
result = df1._append([df2, df3], ignore_index=True)
print(result)
Output:
在这个示例中，我们创建了三个具有相同结构的DataFrame对象df1、df2和df3，然后使用append函数将它们合并为一个DataFrame对象result。
3.2 合并具有不同结构的数据
有时候，我们需要合并的数据集可能具有不同的列。在这种情况下，append函数仍然可以工作，不存在的列将被填充为NaN。
下面是一个示例：
import pandas as pd
# 创建两个具有不同结构的DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
'Name': ['Chris', 'Diana'],
'Gender': ['Male', 'Female']
})
# 使用append函数合并DataFrame
result = df1._append(df2, ignore_index=True, sort=False)
print(result)
Output:
在这个示例中，我们创建了两个具有不同结构的DataFrame对象df1和df2，然后使用append函数将它们合并为一个DataFrame对象result。可以看到，由于df1和df2的列不完全相同，所以在合并后的DataFrame中，不存在的列被填充为NaN。
3.3 使用append进行数据增量更新
在某些情况下，我们可能需要对一个已经存在的数据集进行增量更新。例如，每天我们都会收到一些新的数据，需要将这些新数据添加到已有的数据集中。使用append函数可以轻松实现这一点。
下面是一个示例：
import pandas as pd
# 创建一个初始的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02'],
'Sales': [200, 250]
})
# 创建一个包含新数据的DataFrame
new_data = pd.DataFrame({
'Date': ['2021-01-03'],
'Sales': [300]
})
# 使用append函数更新数据
df = df._append(new_data, ignore_index=True)
print(df)
Output:
在这个示例中，我们创建了一个初始的DataFrame对象df和一个包含新数据的DataFrame对象new_data，然后使用append函数将new_data添加到df中，实现了数据的增量更新。
4. 总结
在本文中，我们详细介绍了pandas dataframe append函数的使用方法，包括其基本用法、参数详解以及一些常见的使用场景。通过这些内容的学习，相信你已经掌握了如何使用append函数来处理和分析数据。在实际的数据处理过程中，根据具体的需求选择合适的参数，可以使数据处理更加高效和灵活。