Python | 熊猫系列 .append()

在Python中，熊猫(Pandas)是最流行的数据处理库之一。Pandas中的DataFrame和Series结构可以存储和处理数据。在Pandas中，数据可以添加到DataFrame和Series结构中，其中最常用的方法之一就是.append()方法。

DataFrame.append()方法

该方法用于将一行或多行数据添加到DataFrame中。在使用该方法时，需要传递待添加的行数据和列名，可以将行数据表达为Series或字典。

以下是使用该方法的示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])

# 添加一行数据
df = df.append({'Name': 'John', 'Age': 24}, ignore_index=True)

# 添加多行数据
df = df.append([{'Name': 'Mary', 'Age': 29}, {'Name': 'Bob', 'Age': 23}], ignore_index=True)

print(df)

输出结果：

   Name  Age
0  John   24
1  Mary   29
2   Bob   23

在上面的示例中，我们首先创建了一个名为df的空DataFrame，并定义了两列，Name和Age。然后，我们使用.append()方法将一行、两行数据添加到DataFrame中，并指定了ignore_index=True参数，以确保index从0开始递增。最后，我们打印了结果DataFrame。

Series.append()方法

该方法用于将一个或多个值添加到Series中。在使用该方法时，需要将待添加的值传递给函数，并指定其是否对原Series进行修改。

以下是使用该方法的示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的Series
s = pd.Series([1, 2, 3], name='Numbers')

# 在Series中添加单个值
s = s.append(pd.Series([4], name='four'))

# 在Series中添加多个值
s = s.append(pd.Series([5, 6], name='five_six'))

print(s)

输出结果：

0         1
1         2
2         3
four      4
five_six  5
five_six  6
Name: Numbers, dtype: int64

在上面的示例中，我们首先创建了一个名为s的Series，并定义其名称为Numbers。然后，我们使用.append()方法将单个值和多个值添加到Series中，并通过指定名称来标识新数据。最后，我们打印了结果Series。

结论

DataFrame.append()和Series.append()方法是非常实用的数据添加工具，它们可以让你轻松地将新数据添加到现有的Pandas数据中。无论您正在处理大型数据集还是只是试图测试您的代码，这些方法都是您在Python和Pandas中使用的必备工具。