dataframe 追加
时间: 2023-11-18 22:42:30 浏览: 39
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
python将dataframe追加 到已有excel
你可以使用`pandas`库中的`to_excel`方法将一个DataFrame追加到已有的Excel文件中。首先,你需要读取已有的Excel文件为一个DataFrame,并将要追加的DataFrame合并到原有DataFrame中,然后再次将合并后的DataFrame写入Excel文件。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取已有的Excel文件为DataFrame
existing_data = pd.read_excel('existing_file.xlsx')
# 创建要追加的DataFrame
new_data = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3],
'Column2': ['A', 'B', 'C']})
# 合并两个DataFrame
merged_data = existing_data.append(new_data, ignore_index=True)
# 将合并后的DataFrame写入Excel文件(覆盖原有文件)
merged_data.to_excel('existing_file.xlsx', index=False)
```
在上述示例中,我们首先使用`pd.read_excel`读取了名为`existing_file.xlsx`的已有Excel文件为一个DataFrame。然后,我们创建了一个要追加的新DataFrame `new_data`。接着,我们使用`append`方法将`new_data`追加到了`existing_data`中创建了合并后的DataFrame `merged_data`。最后,我们使用`to_excel`方法将合并后的数据写回到原有的Excel文件中,并通过设置`index=False`参数来避免写入索引列。
请根据你的需求修改示例代码中的文件路径和列名,以适应你的实际情况。
如何将pandas.dataframe追加到dask.dataframe中
要将 Pandas DataFrame 追加到 Dask DataFrame 中,可以使用 Dask DataFrame 的 `append()` 方法。具体操作步骤如下:
1. 将 Pandas DataFrame 转换为 Dask DataFrame,可以使用 `dask.dataframe.from_pandas()` 方法。
```
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df_pandas = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将 Pandas DataFrame 转换为 Dask DataFrame
df_dask = dd.from_pandas(df_pandas, npartitions=2)
```
2. 创建一个新的 Pandas DataFrame,并将其追加到 Dask DataFrame 中。
```
# 创建一个新的 Pandas DataFrame
df_new = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
# 将新的 Pandas DataFrame 追加到 Dask DataFrame 中
df_dask = df_dask.append(dd.from_pandas(df_new, npartitions=2))
```
在这个例子中,我们创建了一个新的 Pandas DataFrame `df_new`,它包含了两个新的行。然后,我们使用 `dd.from_pandas()` 将它转换为 Dask DataFrame,并使用 `append()` 方法将其追加到之前的 Dask DataFrame 中。
需要注意的是,`append()` 方法会返回一个新的 Dask DataFrame,因此需要将其赋值给原来的变量名。另外,为了避免分区数发生变化,我们在创建新的 Dask DataFrame 时指定了相同的 `npartitions` 参数。