pandas append
- 行业动态
- 2024-04-14
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在Python的pandas库中,append()函数用于将两个DataFrame对象进行合并,下面是一些详细的使用说明:
1. 基本用法
import pandas as pd 创建两个DataFrame df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, index=[0, 1, 2, 3]) df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, index=[4, 5, 6, 7]) 使用append()函数合并 result = df1.append(df2) print(result)
2. 忽略索引
如果两个DataFrame的索引不匹配,可以使用ignore_index=True参数来重新生成索引。
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, index=[0, 1, 2, 3]) df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, index=[4, 5, 6, 7]) result = df1.append(df2, ignore_index=True) print(result)
3. 添加缺失值
如果两个DataFrame的长度不同,可以使用fill_value参数来填充缺失值。
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2']}, index=[0, 1, 2]) df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C3', 'C4', 'C5']}, index=[3, 4, 5]) result = df1.append(df2, fill_value='missing') print(result)
以上就是关于pandas的append()函数的一些详细使用方法。
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