pandas append相关知识点总结。
- 创建三个dataframe
df1 = pd.DataFrame(np.random.random((3, 3)), columns=list("ABC"))
df2 = pd.DataFrame(np.random.random((1, 3)), columns=list("ABC"))
df3 = pd.DataFrame(np.random.random((2, 3)), columns=list("ABC"))
结果如下:
A B C
0 0.523743 0.067903 0.507308
1 0.419016 0.499711 0.066565
2 0.077277 0.903117 0.719907
A B C
0 0.056682 0.93534 0.271244
A B C
0 0.65165 0.881929 0.854899
1 0.92085 0.905614 0.131795
- 所有参数默认
result = df1.append(df2) # append只能按列合并
结果如下:
A B C
0 0.739177 0.101663 0.160226
1 0.333865 0.869841 0.526821
2 0.348610 0.365146 0.275697
0 0.769399 0.325846 0.991367
可以发现,两个dataframe按照列方向拼在一起了,但是索引却没发生改变,因此需要添加ignore_index=True
- ignore_index
result = df1.append(df2, ignore_index=True)
结果如下:
A B C
0 0.350405 0.090935 0.458031
1 0.032892 0.434949 0.788253
2 0.373203 0.362270 0.784979
3 0.273784 0.317499 0.747753
可以看到,添加了ignore_index=True之后,索引顺序相加。
- append多个dataframe
result = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
结果如下:
A B C
0 0.438932 0.802145 0.876580
1 0.723167 0.690162 0.794743
2 0.186952 0.475216 0.521530
3 0.974875 0.292388 0.496863
4 0.667277 0.438628 0.484048
5 0.984569 0.349473 0.731647
参考:
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