Python DataFrame：append与concat的区别及使用

"Python中DataFrame的append与concat方法的使用及差异" 在Python的Pandas库中，`append`和`concat`是两个用于合并数据集的重要函数，特别是当处理DataFrame对象时。虽然它们都可以用来将数据添加到现有DataFrame中，但它们的用法和效果存在一定的差异。 ### 1. `append` 方法 `DataFrame.append()` 方法通常用于将一个DataFrame对象（或其他可迭代的Series或字典）添加到现有的DataFrame的末尾。然而，根据Pandas的最新版本，`append` 已经被标记为弃用，并建议使用`concat`代替。尽管如此，`append` 在当前版本中仍可以正常工作，但会在使用时显示警告信息。 ```python df = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四', '王五'], 'age': [24, 22, 15]}) # 添加新的一行 df = df.append({'name': '老六', 'age': 66}, ignore_index=True) ``` 这里，`ignore_index=True` 参数用于重置新行的索引，以避免与原DataFrame的索引冲突。如果不设置，`append` 将尝试保留原始索引，可能导致错误。 ### 2. `concat` 方法 `pandas.concat()` 是一个更通用的函数，可以沿着指定的轴（默认为0轴，即行）合并多个DataFrame、Series或其他可迭代对象。相比于`append`，`concat` 提供了更多灵活性，例如可以同时合并多个数据集，或者在合并时指定如何处理列名冲突。 ```python # 添加新的一行 df_insert = pd.DataFrame([['"老六"', 66]]) df_concat = pd.concat([df, df_insert], ignore_index=True) ``` 在这个例子中，我们创建了一个包含单行的新DataFrame，然后使用`concat`将其与原始DataFrame合并。 ### 区别与选择 - **灵活性**：`concat` 可以合并多个对象，而`append` 只能合并一个。 - **轴向合并**：`concat` 允许沿任意轴进行合并，而`append` 默认仅在行上合并。 - **数据完整性检查**：`concat` 提供`verify_integrity`参数，可以检查合并后DataFrame的索引是否唯一，`append` 不提供此功能。 - **性能**：由于`append` 内部实际上是调用`concat`，在处理大量数据时，直接使用`concat` 可能更高效。 因此，对于简单的在DataFrame尾部添加一行的操作，尽管`append` 目前仍然可用，但推荐使用`concat`，因为它提供了更多的控制选项和未来的兼容性。