【第5章Pandas实战案例与解析 整理数据】5.297 精通Pandas：使用append()按行拼接DataFrame

5.297 精通Pandas：使用append()按行拼接DataFrame

• 原理介绍
• 实操代码例子
• 参考文献

原理介绍

在数据处理过程中，经常需要将多个DataFrame按行拼接在一起。Pandas库中的append()方法提供了一种简单且直观的方法来实现这一操作。本文将详细介绍如何使用append()方法按行拼接DataFrame，并通过多个示例展示其应用。

什么是DataFrame？

DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，用于存储和操作表格数据。它由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。每个列可以包含不同类型的值（例如整数、浮点数、字符串等），并且每个列都有一个名称。

append()方法详解

append()方法是Pandas库中用于按行拼接DataFrame的工具。它可以将一个或多个DataFrame添加到另一个DataFrame的末尾。append()方法的语法如下：

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

• other：要添加的DataFrame。
• ignore_index：是否忽略原始索引，重新生成新的索引，默认为False。
• verify_integrity：是否检查新生成的索引是否有重复，默认为False。
• sort：是否对结果进行排序，默认为None。

数学公式

假设我们有两个DataFrame ( D_1 ) 和 ( D_2 )，现在需要将它们按行拼接。可以使用以下公式表示：

$$D_{\text{new}}=D_1\text{.append}(D_2)$$

其中：

• ( D_1 ) 和 ( D_2 ) 是原始 DataFrame。
• ( D_{\text{new}} ) 是拼接后的DataFrame。

计算过程

1. 准备数据：准备好要拼接的多个DataFrame。
2. 调用append()方法：使用append()方法按行拼接这些DataFrame。
3. 验证结果：检查新生成的DataFrame是否正确。

实操代码例子

下面我们将通过多个示例演示如何使用append()方法按行拼接DataFrame。所有示例均假设已导入了必要的库：

import pandas as pd

示例1: 创建初始的DataFrame

首先，我们创建两个初始的DataFrame，分别命名为df1和df2。

# 创建初始的DataFrame
data1 = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}

data2 = {
    'A': [7, 8, 9],
    'B': [10, 11, 12]
}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

print("\n初始的DataFrame df1:")
print(df1)
print("\n初始的DataFrame df2:")
print(df2)

示例2: 按行拼接两个DataFrame

使用append()方法按行拼接df1和df2。

# 按行拼接两个DataFrame
df_append = df1.append(df2)

print("\n按行拼接后的结果:")
print(df_append)

示例3: 按行拼接并重置索引

按行拼接df1和df2，并重置索引。

# 按行拼接并重置索引
df_append = df1.append(df2, ignore_index=True)

print("\n按行拼接并重置索引后的结果:")
print(df_append)

示例4: 按行拼接并验证索引完整性

按行拼接df1和df2，并验证索引完整性。

# 按行拼接并验证索引完整性
try:
    df_append = df1.append(df2, verify_integrity=True)
except ValueError as e:
    print(f"\n索引验证失败: {e}")
else:
    print("\n按行拼接并验证索引完整性的结果:")
    print(df_append)

示例5: 按行拼接并添加多组数据

按行拼接df1和df2，并添加另一组数据df3。

# 创建第三组数据
data3 = {
    'A': [13, 14, 15],
    'B': [16, 17, 18]
}

df3 = pd.DataFrame(data3)

# 按行拼接三组数据
df_append = df1.append([df2, df3])

print("\n按行拼接三组数据的结果:")
print(df_append)

示例6: 按行拼接并筛选特定行

按行拼接df1和df2，并筛选出A列大于5的行。

# 按行拼接并筛选特定行
df_append = df1.append(df2)
df_filtered = df_append[df_append['A'] > 5]

print("\n按行拼接并筛选特定行后的结果:")
print(df_filtered)

示例7: 按行拼接并计算统计信息

按行拼接df1和df2，并计算A列的统计信息。

# 按行拼接并计算统计信息
df_append = df1.append(df2)
stats = df_append['A'].describe()

print("\n按行拼接并计算统计信息的结果:")
print(stats)

示例8: 按行拼接并保存到CSV文件

按行拼接df1和df2，并将结果保存到CSV文件。

# 按行拼接并保存到CSV文件
df_append = df1.append(df2)
df_append.to_csv('output.csv', index=False)

print("\n按行拼接并保存到CSV文件的结果:")
print("文件已保存为output.csv")

示例9: 按行拼接并处理缺失值

按行拼接df1和df2，并处理缺失值。

# 创建包含缺失值的DataFrame
data4 = {
    'A': [1, 2, None],
    'B': [4, 5, 6]
}

df4 = pd.DataFrame(data4)

# 按行拼接并处理缺失值
df_append = df1.append(df4)
df_append = df_append.dropna()

print("\n按行拼接并处理缺失值后的结果:")
print(df_append)

示例10: 按行拼接并合并重复行

按行拼接df1和df2，并合并重复行。

# 创建包含重复行的DataFrame
data5 = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}

df5 = pd.DataFrame(data5)

# 按行拼接并合并重复行
df_append = df1.append(df5).drop_duplicates()

print("\n按行拼接并合并重复行后的结果:")
print(df_append)

示例11: 按行拼接并排序

按行拼接df1和df2，并对结果进行排序。

# 按行拼接并排序
df_append = df1.append(df2)
df_sorted = df_append.sort_values(by='A')

print("\n按行拼接并排序后的结果:")
print(df_sorted)

示例12: 按行拼接并添加新列

按行拼接df1和df2，并添加一列C，其值为常数100。

# 按行拼接并添加新列
df_append = df1.append(df2, ignore_index=True)
df_append['C'] = 100

print("\n按行拼接并添加新列后的结果:")
print(df_append)

以上就是关于使用append()方法按行拼接Pandas DataFrame的一些常见方法及其实现示例。通过这些技巧的应用，您可以有效地合并和管理多个数据集，为后续的数据处理和分析打下坚实的基础。

参考文献

资料名称	链接
Pandas官方文档	https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Python数据处理指南	https://realpython.com/python-data-analysis-library-pandas/
DataCamp Pandas教程	https://www.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas
Stack Overflow问答	https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
Real Python Pandas教程	https://realpython.com/python-pandas-dataframe/