dataframe.append()

'dataframe.append()'是pandas库中的一个函数，用于向数据帧（DataFrame）中添加行。它可以接受一个数据帧作为参数，然后将其添加到另一个数据帧的末尾。该函数返回一个新的数据帧。

相关问题

dataframe.append

在Pandas中，DataFrame.append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作。该方法的语法如下：

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

其中，参数说明如下：

- other：要添加到DataFrame的DataFrame或Series。
- ignore_index：如果为True，则不使用原始索引，而是创建一个新的整数索引。
- verify_integrity：如果为True，则检查新的索引是否唯一。如果新的索引中有重复值，则引发ValueError。
- sort：如果为True，则按字典顺序对结果进行排序。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个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添加到df1中
df3 = df1.append(df2)

print(df3)

输出结果为：

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

可以看到，df2被添加到了df1的末尾，并且新的DataFrame的索引是连续的。

为什么无法使用pandas.DataFrame.append()方法将一个Series添加到DataFrame的末尾

在使用pandas.DataFrame.append()方法将一个Series添加到DataFrame的末尾时，会出现无法添加的情况。这是因为pandas.DataFrame.append()方法默认会将Series作为一行数据添加到DataFrame中，而不是作为一列数据添加。如果想要将Series添加为一列数据，需要先将其转置为DataFrame，然后再使用pandas.concat()方法将其与原DataFrame进行合并。

例如，假设有一个DataFrame df和一个Series s，想要将s添加为df的一列数据，可以使用以下代码：

s = s.to_frame().T
df = pd.concat([df, s], axis=1)

这里的s.to_frame().T将Series转置为DataFrame，并使用pd.concat()方法将其与原DataFrame进行合并。注意，这里的axis参数需要设置为1，表示按列进行合并。