append - 数据添加¶

在很多教程，包括 pandas 官方文档中，都将 append 结合 merge、concat、join 一起讲解

但是对我来说，虽然append得到的结果也类似合并，可它常常出现的地方就是它的字面意思 -> 添加（追加），下面是几个 append 的常用操作。

在线刷题

检查 or 强化 Pandas 数据分析操作？👉在线体验「Pandas进阶修炼300题」

Note

末尾追加¶

将 s2 添加至 df8 的末尾

import pandas as pd
df8 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
        "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
        "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
        "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
    },
    index=[0, 1, 2, 3],
)

s2 = pd.Series(["X0", "X1", "X2", "X3"], index=["A", "B", "C", "D"])
s3 = pd.DataFrame({"A": ['s1'],"B": ['s2'],"C": ['s3'],"D": ['s4']})
dicts = [{"A": 1, "B": 2, "C": 3, "X": 4}, {"A": 5, "B": 6, "C": 7, "Y": 8}]

result = df8.append(s2, ignore_index=True)
result

	A	B	C	D
0	A0	B0	C0	D0
1	A1	B1	C1	D1
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	X0	X1	X2	X3

指定位置追加¶

将 s3 添加至 df8 的第三行

df9 = df8.iloc[:2, :]
df10 = df8.iloc[2:, :]

pd.concat([df9, s3, df10])

	A	B	C	D
0	A0	B0	C0	D0
1	A1	B1	C1	D1
0	s1	s2	s3	s4
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3

添加字典¶

将下面的字典 dicts 插入添加至 df8，并保留索引，如下图所示

result = df8.append(dicts, ignore_index=True, sort=False)
result

	A	B	C	D	X	Y
0	A0	B0	C0	D0	NaN	NaN
1	A1	B1	C1	D1	NaN	NaN
2	A2	B2	C2	D2	NaN	NaN
3	A3	B3	C3	D3	NaN	NaN
4	1	2	3	NaN	4.0	NaN
5	5	6	7	NaN	NaN	8.0

	A	B	C	D	X	Y
0	A0	B0	C0	D0	NaN	NaN
1	A1	B1	C1	D1	NaN	NaN
2	A2	B2	C2	D2	NaN	NaN
3	A3	B3	C3	D3	NaN	NaN
4	1	2	3	NaN	4.0	NaN
5	5	6	7	NaN	NaN	8.0

	A	B	C	D	X	Y
0	A0	B0	C0	D0	NaN	NaN
1	A1	B1	C1	D1	NaN	NaN
2	A2	B2	C2	D2	NaN	NaN
3	A3	B3	C3	D3	NaN	NaN
4	1	2	3	NaN	4.0	NaN
5	5	6	7	NaN	NaN	8.0

	A	B	C	D	X	Y
0	A0	B0	C0	D0	NaN	NaN
1	A1	B1	C1	D1	NaN	NaN
2	A2	B2	C2	D2	NaN	NaN
3	A3	B3	C3	D3	NaN	NaN
4	1	2	3	NaN	4.0	NaN
5	5	6	7	NaN	NaN	8.0