pandas纵向追加
时间: 2024-02-13 22:59:04 浏览: 30
在pandas中,可以使用`append()`方法来实现纵向追加数据。`append()`方法可以将一个DataFrame或Series对象追加到另一个DataFrame对象的末尾。
下面是一个示例代码,演示了如何使用`append()`方法进行纵向追加:
```python
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 使用append()方法进行纵向追加
df_combined = df1.append(df2)
# 打印合并后的DataFrame
print(df_combined)
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
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`被追加到了`df1`的末尾,形成了一个新的DataFrame对象`df_combined`。
相关问题
pandas纵向堆叠
下面是使用pandas进行纵向堆叠的示例代码:
假设我们有两个数据框df1和df2,它们的列名和数据如下:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
```
我们可以使用concat函数将它们纵向堆叠在一起:
```python
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
```
输出结果如下:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 4 7
1 5 8
2 6 9
```
在这个例子中,我们将df1和df2传递给concat函数,并将它们放在一个列表中。由于我们想要纵向堆叠它们,所以不需要指定axis参数。默认情况下,concat函数会将它们沿着行方向堆叠在一起。
pandas新版追加数据
你可以使用 Pandas 中的 `append()` 方法来追加数据到 DataFrame 中。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])
# 追加数据
new_data = {'Name': 'John', 'Age': 25}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)
```
输出结果:
```
Name Age
0 John 25
```
你可以根据需要循环追加多个数据,或者将其他的 DataFrame 追加到现有的 DataFrame 中。记得设置 `ignore_index=True`,以确保索引正确地更新。