Pandas DataFrame.append()使用详解 _PythonPandas

Pandas append()函数用于将其他数据框的行添加到给定数据框的末尾, 并返回一个新的数据框对象。新列和新单元格将插入到原始DataFrame中, 并用NaN值填充。
句法：

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

参数：

其他：DataFrame或类似Series / dict的对象, 或这些对象的列表
它是指要附加的数据。
ignore_index：如果为true, 则不使用索引标签。
verify_integrity：如果为true, 则在创建具有重复项的索引时会引发ValueError。
sort：如果self和other的列不对齐, 则对列进行排序。默认排序已弃用, 在将来的Pandas版本中它将更改为不排序。我们通过sort = True明确地使警告和排序保持沉默, 而我们通过sort = False明确地使警告而不是排序保持沉默。

返回值：
【Pandas DataFrame.append()使用详解】它返回附加的DataFrame作为输出。
范例1：

import pandas as pd # Create first Dataframe using dictionary info1 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12, 19], "y":[47, 24, 17, 29]})# Create second Dataframe using dictionary Info2 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12], "y":[47, 24, 17], "z":[38, 12, 45]}) # append info2 at end in info1 info.append(info2, ignore_index = True)

输出

xyz02547NaN11524NaN21217NaN31929NaN4254738.05152412.06121745.0

范例2：

import pandas as pd# Create first Dataframe using dictionary info1 = info = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37, 42], "y":[24, 38, 18, 45]})# Create second Dataframe using dictionary info2 = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37], "y":[24, 38, 45]})# print value of info1 print(info1, "\n")# print values of info2 info2 # append info2 at the end of info1 dataframe info1.append(df2) # Continuous index value will maintained # across rows in the new appended data frame. info.append(info2, ignore_index = True)

输出