Python - Pandas dataframe.append()

简介

DataFrame.append()函数被用于将行连接到一个DataFrame中。它有一些参数来控制行连接的方式和索引。

语法

下面是DataFrame.append()函数的基本语法：

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

参数说明

• other：待连接到DataFrame的DataFrame或Series
• ignore_index：是否忽略连接后新DataFrame中的索引，而是创建一个新的自动索引。默认为False
• verify_integrity：是否检查连接后的DataFrame是否具有唯一索引。默认为False
• sort：是否按照列顺序对连接的DataFrame进行排序。默认为False

示例

下面是一个示例，展示了如何使用DataFrame.append()函数连接两个DataFrame，并指定新的索引：

import pandas as pd

# 创建DataFrame1
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 创建DataFrame2
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 将df2的行添加到df1的末尾，并使用新的自动索引
result = df1.append(df2, ignore_index=True)

# 打印结果
print(result)

输出：

Out: 
    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7

总结

DataFrame.append()函数可以用于将两个DataFrame连接起来，并指定新的索引、是否忽略索引和是否检查连接后DataFrame的唯一索引等参数。它是一个非常有用的函数，可以帮助我们在数据分析或数据处理中完成各种任务。