df.append(1,axis=0)正确吗
时间: 2023-10-09 15:16:38 浏览: 57
不正确。因为 `append()` 方法的语法是 `DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)`,其中 `axis` 参数应该是指定行或列方向。如果要添加一行数据,应该将 `axis` 参数设置为 0,然后应该使用 `pd.Series` 或者 `pd.DataFrame` 对象作为参数传递给 `append()` 方法。例如,可以这样写:
```
df = df.append(pd.Series([1,2,3]), ignore_index=True)
```
这将在 `df` 的最后添加一行数据 [1,2,3]。
相关问题
np.append(x, [df1], axis=0)
这行代码使用了Numpy库中的append函数来将数据添加到之前创建的空数组x中。其中,第一个参数x指定了要添加数据的目标数组,第二个参数[df1]是要添加的数据,它是一个列表,列表中只包含一个元素df1,表示要添加的数据是一个二维的DataFrame类型。第三个参数axis=0表示按行的方向添加数据,即将df1添加为x的新的一行。最终,这行代码的返回值是一个新的numpy数组,它是将df1添加到x数组后得到的结果。需要注意的是,这种方式虽然可以动态添加数据,但是每次添加数据都需要重新创建一个新的数组,因此在处理大量数据时可能会导致性能问题。
df = pd.DataFrame(columns=['0', '90', '180', '270']) df.loc[0] = contrast[0] df.loc[1] = dissimilarity[0] df.loc[2] = homogeneity[0] df.loc[3] = energy[0] df.loc[4] = correlation[0] df.loc[5] = asm[0] abb = ['contrast', 'dissimilarity', 'homogeneity', 'energy', 'correlation', 'asm'] for j in range(len(abb)): abb[j] = abb[j] + i[:-4] df.index = abb if df_sum is not None: df_sum = pd.concat((df_sum,df),axis=1) else : df_sum = df return df_sum 为什么沿列方向拼接不对,我的列增加了
根据您提供的代码,我注意到您正在迭代处理一些数据并沿列方向拼接 DataFrame。在每次迭代中,您都使用 `pd.concat` 沿列方向拼接 DataFrame。然而,由于每次迭代都创建了一个新的 DataFrame `df`,因此在拼接时会将新的 DataFrame 添加为新的列。
要解决这个问题,您可以将每个新的 DataFrame 存储在一个列表中,并在循环结束后使用 `pd.concat` 沿列方向拼接所有 DataFrame。这样,您将获得一个包含所有迭代结果的 DataFrame。下面是修改后的代码示例:
```python
import pandas as pd
df_sum = None
dfs = [] # 存储每个迭代结果的列表
for i in your_iteration:
df = pd.DataFrame(columns=['0', '90', '180', '270'])
df.loc[0] = contrast[0]
df.loc[1] = dissimilarity[0]
df.loc[2] = homogeneity[0]
df.loc[3] = energy[0]
df.loc[4] = correlation[0]
df.loc[5] = asm[0]
abb = ['contrast', 'dissimilarity', 'homogeneity', 'energy', 'correlation', 'asm']
for j in range(len(abb)):
abb[j] = abb[j] + i[:-4]
df.index = abb
dfs.append(df) # 将当前迭代结果添加到列表中
df_sum = pd.concat(dfs, axis=1) # 沿列方向拼接所有 DataFrame
return df_sum
```
在上述示例中,我添加了一个名为 `dfs` 的空列表来存储每个迭代结果的 DataFrame。在每次迭代中,将当前迭代结果的 DataFrame 添加到 `dfs` 列表中。在循环结束后,使用 `pd.concat(dfs, axis=1)` 将所有 DataFrame 沿列方向拼接在一起,从而得到最终的 DataFrame `df_sum`。
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