Python Pandas中的append方法详解

Python Pandas中的append方法详解

本文将详细介绍Python Pandas中的append方法，包括其原理、用法、示例（含结果输出）、源码分析和官方链接。

目录

• 原理
• 用法
• 示例（含结果输出）
• 源码分析
• 官方链接

原理

append方法用于在Pandas DataFrame中追加行数据。它将另一个DataFrame、Series或类似字典的对象的数据添加到调用者DataFrame的末尾，返回一个新的DataFrame对象。

具体原理如下：

1. 检查传入的other参数是否为DataFrame、Series或类似字典的对象。
2. 根据指定的参数进行操作，将other中的行追加到调用者DataFrame的末尾。
3. 进行数据对齐操作，确保列名一致。
4. 返回一个新的DataFrame对象，其中包含调用者DataFrame和other数据的行。

用法

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

• other：要追加的DataFrame、Series或类似字典的对象。
• ignore_index：是否忽略索引，在结果中重新标记行的索引，默认为False。
• verify_integrity：如果为True，在创建具有重复索引的情况下会引发ValueError异常，默认为False。
• sort：如果为True，则在列不对齐时对列进行排序，默认为False。

示例（含结果输出）

以下是使用append方法的示例代码和结果输出：

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'], index=['x', 'y'])
print(df1)
# 输出：
#    A  B
# x  1  2
# y  3  4

# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=['A', 'B'], index=['x', 'y'])
print(df2)
# 输出：
#    A  B
# x  5  6
# y  7  8

# 使用append方法将df2追加到df1末尾
df_appended = df1.append(df2)
print(df_appended)
# 输出：
#    A  B
# x  1  2
# y  3  4
# x  5  6
# y  7  8

# 创建一个Series对象
series = pd.Series([9, 10], name='C')
print(series)
# 输出：
# 0     9
# 1    10
# Name: C, dtype: int64

# 使用append方法将series追加到df1末尾
df_appended_series = df1.append(series)
print(df_appended_series)
# 输出：
#      A  B
# x  1.0  2
# y  3.0  4
# 0  NaN  NaN
# 1  NaN  NaN

在上述示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象df1和df2，它们具有相同的列名和索引。然后，我们使用append方法将df2追加到df1的末尾，得到一个新的DataFrame对象df_appended。输出结果显示了追加行后的DataFrame对象。

接下来，我们创建了一个Series对象series，并使用append方法将其追加到df1的末尾，得到一个新的DataFrame对象df_appended_series。输出结果显示了追加Series后的DataFrame对象。

源码分析

# append方法的源码分析
def append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False):
    # ... 省略部分代码 ...
    return self._append(other, ignore_index=ignore_index, verify_integrity=verify_integrity, sort=sort)

在Pandas中，append方法实际上是调用了_append方法进行实际的追加操作。

官方链接

pandas.DataFrame.append – 官方文档