dataframe的append函数的使用方法

dataframe的append函数用于在数据框末尾添加新的行，具体使用方法如下：

df.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

其中，参数说明如下：

- other：要添加的数据，可以是一个数据帧或一个系列。
- ignore_index：布尔值，默认为False。如果设置为True，则在添加新行时重置索引。
- verify_integrity：布尔值，默认为False。如果设置为True，则在添加新行时检查索引的唯一性，如果有重复则会抛出异常。
- sort：布尔值或字符串，默认为None。如果设置为True，则在添加新行时按索引排序；如果设置为False，则不排序；如果设置为字符串，则按照指定的列名排序。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'])

# 添加新行
df = df.append({'name': 'Alice', 'age': 20}, ignore_index=True)
df = df.append({'name': 'Bob', 'age': 25}, ignore_index=True)

# 打印数据帧
print(df)

输出结果如下：

    name age
0  Alice  20
1    Bob  25

相关问题

dataframe append函数

DataFrame的append函数是用于将一个DataFrame对象附加到另一个DataFrame对象的末尾。它可以将两个DataFrame对象合并成一个新的DataFrame对象，其中包含原始DataFrame对象的所有行和列。在使用append函数时，需要注意两个DataFrame对象的列名和数据类型必须相同，否则会出现错误。此外，append函数会返回一个新的DataFrame对象，而不会修改原始DataFrame对象。

DataFrame的append 函数如何使用

在 Pandas 中，DataFrame 的 `append()` 函数用于将一个 DataFrame 对象追加到另一个 DataFrame 对象的末尾，生成一个新的 DataFrame。下面是使用 `append()` 函数的示例：

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                    'B': [10, 11, 12]})

# 将 df2 追加到 df1 的末尾
result = df1.append(df2)

print(result)

输出结果：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

`append()` 函数会将传入的 DataFrame 对象追加到调用该函数的 DataFrame 对象的末尾，并返回一个新的 DataFrame。注意，`append()` 函数不会修改原始的 DataFrame 对象，而是生成一个新的 DataFrame。

需要注意的是，`append()` 函数会重新分配索引，因此新生成的 DataFrame 的索引可能是重复的。如果你想保持索引的连续性，可以使用 `ignore_index=True` 参数。例如：

result = df1.append(df2, ignore_index=True)

这样会生成一个新的 DataFrame，其中的索引将会根据追加后的顺序重新生成。

希望这个示例能够帮助你理解如何使用 `append()` 函数。如果你有任何其他问题，请随时提问。