追加数据框 pandas - Python

当我们需要将新的数据追加到已有的数据框中时，可以使用 Pandas 库中的 append() 方法。

语法

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False)

参数说明：

• other：要追加到数据框的另一个数据结构，可以是另一个数据框或某种向数据框的变换。
• ignore_index：可选参数，默认为 False，若为 True，则会生成一个新的整数索引。
• verify_integrity：可选参数，默认为 False，若为 True，则在追加之前会检查数据框是否已经存在重复的索引。

示例

假设我们有如下的两个数据框：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

    A  B
0   1  3
1   2  4

    A  B
0   5  7
1   6  8

下面我们将 df2 追加到 df1 后面：

df = df1.append(df2, ignore_index=True)

    A  B
0   1  3
1   2  4
2   5  7
3   6  8

注意，在上面的示例中，我们将 ignore_index 设为 True，以生成一个新的整数索引。

总结

使用 Pandas 库中的 append() 方法可以很方便地将新的数据追加到已有的数据框中。我们可以通过设置 ignore_index 来生成新的整数索引，也可以通过设置 verify_integrity 来检查数据框是否存在重复的索引。