Python Pandas中的append方法详解
本文将详细介绍Python Pandas中的append
方法,包括其原理、用法、示例(含结果输出)、源码分析和官方链接。
目录
- 原理
- 用法
- 示例(含结果输出)
- 源码分析
- 官方链接
原理
append
方法用于在Pandas DataFrame中追加行数据。它将另一个DataFrame、Series或类似字典的对象的数据添加到调用者DataFrame的末尾,返回一个新的DataFrame对象。
具体原理如下:
- 检查传入的
other
参数是否为DataFrame、Series或类似字典的对象。 - 根据指定的参数进行操作,将
other
中的行追加到调用者DataFrame的末尾。 - 进行数据对齐操作,确保列名一致。
- 返回一个新的DataFrame对象,其中包含调用者DataFrame和
other
数据的行。
用法
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
-
other
:要追加的DataFrame、Series或类似字典的对象。 -
ignore_index
:是否忽略索引,在结果中重新标记行的索引,默认为False。 -
verify_integrity
:如果为True,在创建具有重复索引的情况下会引发ValueError异常,默认为False。 -
sort
:如果为True,则在列不对齐时对列进行排序,默认为False。
示例(含结果输出)
以下是使用append
方法的示例代码和结果输出:
import pandas as pd
# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'], index=['x', 'y'])
print(df1)
# 输出:
# A B
# x 1 2
# y 3 4
# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=['A', 'B'], index=['x', 'y'])
print(df2)
# 输出:
# A B
# x 5 6
# y 7 8
# 使用append方法将df2追加到df1末尾
df_appended = df1.append(df2)
print(df_appended)
# 输出:
# A B
# x 1 2
# y 3 4
# x 5 6
# y 7 8
# 创建一个Series对象
series = pd.Series([9, 10], name='C')
print(series)
# 输出:
# 0 9
# 1 10
# Name: C, dtype: int64
# 使用append方法将series追加到df1末尾
df_appended_series = df1.append(series)
print(df_appended_series)
# 输出:
# A B
# x 1.0 2
# y 3.0 4
# 0 NaN NaN
# 1 NaN NaN
在上述示例中,我们首先创建了两个DataFrame对象df1
和df2
,它们具有相同的列名和索引。然后,我们使用append
方法将df2
追加到df1
的末尾,得到一个新的DataFrame对象df_appended
。输出结果显示了追加行后的DataFrame对象。
接下来,我们创建了一个Series对象series
,并使用append
方法将其追加到df1
的末尾,得到一个新的DataFrame对象df_appended_series
。输出结果显示了追加Series后的DataFrame对象。
源码分析
# append方法的源码分析
def append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False):
# ... 省略部分代码 ...
return self._append(other, ignore_index=ignore_index, verify_integrity=verify_integrity, sort=sort)
在Pandas中,append
方法实际上是调用了_append
方法进行实际的追加操作。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-769811.html
官方链接
pandas.DataFrame.append - 官方文档文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-769811.html
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