Pandas知识点-添加操作append-技术圈

Pandas知识点-添加操作append

Python 碎片

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· 2021-07-06

在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。

一append()实现合并

append(other): 将一个或多个DataFrame添加到调用append()的DataFrame中，实现合并的功能，other参数传入被合并的DataFrame，如果需要添加多个DataFrame，则用列表或元组的方式传入。

append()方法通过添加的方式实现了合并的功能，这种合并功能是按行(纵向)进行合并的，合并结果的行数是所有DataFrame的行数之和。

二填充不存在的列

如果调用append()的DataFrame和传入append()的DataFrame中有不同的列，则添加后会在不存在的列填充空值，这样即使两个DataFrame有不同的列也不影响添加操作。

三添加多个DataFrame

添加多个DataFrame时，用列表或元组的方式传入多个DataFrame即可，添加的原理不变。如果需要，可以将批量的DataFrame合并成一个DataFrame。

四重设行索引

ignore_index: ignore_index参数默认为False，结果的行索引保持原DataFrame中的行索引，即使存在相同的行索引也不受影响。将ignore_index修改为True，则结果的行索引被重设为从0开始的整数索引。

verify_integrity: verify_integrity参数默认为False，添加的DataFrame中有相同的行索引时，可以保留原结果。将verify_integrity修改为True，如果添加的DataFrame中有相同的行索引，会抛出ValueError。设置verify_integrity参数为True，是为了避免结果中的行索引重复，但很可能会导致添加失败，所以需要先观察原始数据是否适合。

ignore_index和verify_integrity同时使用时，ignore_index先生效，所以两个参数同时使用时，不会抛出异常。

五添加Series

append()方法也可以在DataFrame中添加Series。添加Series时，要将ignore_index参数设置为True或给Series设置name参数，否则会抛出TypeError，原因是Series没有列名。

设置ignore_index参数为True会重设结果的行索引，这样添加的Series作为结果中的一行，会自动生成行索引。

指定Series的name参数，这样Series将以name参数作为行索引添加到DataFrame中。即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复，也可以添加成功(verify_integrity不为True)。

六总结

截止到本文，本系列介绍了可以用于合并操作的五种方法：concat()、merge()、join()、combine()、append()，总结一下它们的用法差异。

concat(): 连接操作，可以连接多个DataFrame，可以设置按行合并还是按列合并。有inner、outer、left、right四种不同的连接方式。可以对结果的索引进行设置，尤其是对多重行索引的处理提供了多种方式。

merge(): 合并操作，只能用于合并两个DataFrame，且都是按列进行合并，只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并的效果。合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。

join(): 加入操作，可以在一个DataFrame中加入多个DataFrame，结果都是按列进行合并的。合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。

combine(): 联合操作，用于两个DataFrame，按列的方式进行联合。联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。

append(): 添加操作，可以将多个DataFrame添加到一个DataFrame中，按行的方式进行添加。添加操作只是将多个DataFrame按行拼接到一起，可以重设行索引。

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> 参考文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html