dataframe 追加

要将一个DataFrame追加到另一个DataFrame的末尾，可以使用DataFrame的append方法。该方法的语法是DataFrame.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)。
这个方法将另一个结构相同的DataFrame添加到当前的DataFrame的末尾，从而将两个DataFrame合并为一个。
另外，如果你想要使用现有的列作为DataFrame的索引，可以使用DataFrame的set_index方法。该方法的语法是DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)。
通过设置keys参数为你想要作为索引的列名，可以将当前DataFrame的索引更改为指定的列。这样可以更方便地进行数据分析和操作。

相关问题

pandas dataframe 追加

### 如何在 Pandas DataFrame 中追加数据

为了向现有的 `pandas` 数据框 (`DataFrame`) 追加数据，可以采用多种方法。其中一种常用的方法是利用 `.append()` 函数来实现上下连接两个数据框的操作[^2]。

下面是一个具体的例子：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框 df1
df1 = pd.DataFrame({
    "x": [15, 25, 37, 42],
    "y": [24, 38, 18, 45]
})

# 创建第二个数据框 df2
df2 = pd.DataFrame({
    "x": [15, 25, 37],
    "y": [24, 38, 45]
})

# 使用 .append 方法将 df2 的行添加到 df1 后面
df_combined = df1.append(df2)

print('原始的 df1:')
print(df1)
print('\n要追加的数据 df2:')
print(df2)
print('\n追加后的结果 df_combined:')
print(df_combined)

需要注意的是，在新版 `pandas` (版本 1.4 及以上) 中推荐使用 `pd.concat([df1, df2])` 来替代 `.append()` 方法，因为后者已经被标记为过时并将在未来的版本中移除[^4]。

对于更复杂的场景，比如当需要基于某些键字段进行左连接、右连接或内连接等操作时，则应该考虑使用 `merge` 或者 `join` 方法[^3]。

dataframe追加另一个dataframe

可以使用pandas中的`concat()`函数来将两个dataframe合并成一个。

例如，假设有两个dataframe `df1`和`df2`，其中`df1`有列A、B、C，而`df2`有列D、E、F。我们可以将它们合并成一个新的dataframe `df3`，其中包含所有列：

import pandas as pd

# 创建df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 将df2添加到df1的下方，并创建一个新的df3
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df3)

输出：

   A  B  C   D   E   F
0  1  4  7  10  13  16
1  2  5  8  11  14  17
2  3  6  9  12  15  18

在使用`concat()`函数时，需要指定`axis`参数，以确定是在哪个方向上合并，例如`axis=1`表示水平方向上合并，即将两个dataframe的列进行合并。如果`axis=0`，则表示垂直方向上合并，即将两个dataframe的行进行合并。