Pandas 数据帧append()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-append-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.append()的方法。此方法将其他行追加到调用者的末尾，并返回一个新对象，不在调用者中的其他行中的列将作为新列添加。

下面是DataFrame.append()方法的语法。在本教程中，我们将向数据帧添加数据帧，向数据帧添加系列，向数据帧添加字典。

句法

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

因素

其他:表示要追加的数据。它包括数据帧或序列/类似字典的对象，或这些对象的列表。

ignore_index: 代表 bool(真或假)，默认值为 False。如果是True，生成的轴将从 0，1，…，n - 1 开始标注。

verify_integrity: 代表 bool(真或假)，默认值为 False。如果是True，在创建重复索引时引发值错误。

排序:表示 bool(真或假)，默认值为 False。如果自身列和其他列不对齐，它会对列进行排序。

示例:创建两个数据帧

创建两个数据帧并打印输出。在本教程中，我们将使用这两个数据帧。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
df2 = pd.DataFrame([['Chetan',103,'Maths',75], ['Divya',104,'Science',80], ['Diya',105,'Maths',92]], columns=['Name', 'Roll No','Subject', 'Marks'])
print("-------DataFrame 1---------")
print(df1)
print("-------DataFrame 2---------")
print(df2)

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

-数据帧 1 - 名称卷无科目标记 0 阿布舍克 100 科学 90 1 阿努拉格 101 科学 85 -数据帧 2 - 名称卷无科目标记 0 切坦 103 数学 75 1 迪维娅 104 科学 80 2 迪雅 105 数学 92

示例 1:使用DataFrame.append()方法追加多行

我们可以使用DataFrame.append()方法将数据帧追加到数据帧中，下面的例子也显示了这一点。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
df2 = pd.DataFrame([['Chetan',103,'Maths',75], ['Divya',104,'Science',80], ['Diya',105,'Maths',92]], columns=['Name', 'Roll No','Subject', 'Marks'])
print(df1.append(df2))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

姓名卷无科目成绩 0 Abhishek 100 理科 90 1 Anurag 101 理科 85 0 车坛 103 数学 75 1 Divya 104 理科 80 2 Diya 105 数学 92

示例 2:使用DataFrame.append()方法将多行追加到数据帧中

当我们将数据帧附加到数据帧时，两个数据帧的索引值会重叠。为了避免这种情况，我们可以分配ignore_index=True。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
df2 = pd.DataFrame([['Chetan',103,'Maths',75], ['Divya',104,'Science',80], ['Diya',105,'Maths',92]], columns=['Name', 'Roll No','Subject', 'Marks'])
print(df1.append(df2,ignore_index=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

姓名卷无科目成绩 0 Abhishek 100 理科 90 1 Anurag 101 理科 85 2 车坛 103 数学 75 3 Divya 104 理科 80 4 Diya 105 数学 92

示例 3:使用DataFrame.append()方法将多行追加到数据帧中

在最后一个示例中，我们学习了如何在不重叠索引值的情况下将数据帧追加到数据帧中。在这个例子中，如果我们想表示索引值的重叠，我们可以在语法中指定verify_integrity=True。当索引值重叠时，这将引发异常。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
df2 = pd.DataFrame([['Chetan',103,'Maths',75], ['Divya',104,'Science',80], ['Diya',105,'Maths',92]], columns=['Name', 'Roll No','Subject', 'Marks'])
print(df1.append(df2,verify_integrity=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

值错误:索引有重叠值:Int64Index([0，1]，dtype='int64 ')

示例 4:使用DataFrame.append()方法将单行(系列)附加到数据帧

我们可以在DataFrame后面附加一个Series。下面的例子显示了同样的情况。

import pandas as pd
series=pd.Series(['Chetan',103,'Maths',75],index=['Name', 'Roll No','Subject', 'Marks'])
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
print(series)
print("------DataFrame after appending series------")
print(df1.append(series,ignore_index=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

名称车坛 卷号 103 科目数学 标记 75 数据类型:对象 -追加系列后的数据帧- 名称卷号科目标记 0 Abhishek 100 Science 90 1 Anurag 101 Science 85 2 车坛 103 数学 75

示例 5:使用DataFrame.append()方法将字典附加到数据帧

以下示例显示了如何将字典追加到数据帧中。

import pandas as pd
dictionary={'Name':'Chetan','Roll No':103,'Subject':'Maths','Marks':75}
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
print(df1.append(dictionary,ignore_index=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

点名无科目成绩 0 Abhishek 100 理科 90 1 Anurag 101 理科 85 2 车坛 103 数学 75

示例 6:使用DataFrame.append()方法将字典列表附加到数据帧

以下示例显示了如何将字典列表追加到数据帧中。

import pandas as pd
dictionary=[{'Name':'Chetan','Roll No':103,'Subject':'Maths','Marks':75},{'Name':'Divya','Roll No':104,'Subject':'Science','Marks':80}]
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
print(df1.append(dictionary,ignore_index=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

姓名卷无科目成绩 0 Abhishek 100 理科 90 1 Anurag 101 理科 85 2 车坛 103 数学 75 3 Divya 104 理科 80

结论

在本教程中，我们学习了 PythonPandasDataFrame.append()方法。我们理解了DataFrame.append()方法的语法和参数，并通过在数据帧上应用该方法解决了一些例子。