Pandas append()函数用于将其他dataframe的行添加到给定dataframe的末尾,并返回一个新的dataframe对象。新列和新单元格将插入到原始DataFrame中,并用NaN值填充。
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
它返回附加的DataFrame作为输出。
范例1:
import pandas as pd # 使用字典创建第一个数据框 info1 = pd.DataFrame({"x":[25,15,12,19], "y":[47, 24, 17, 29]}) #使用字典创建第二个数据框 Info2 = pd.DataFrame({"x":[25, 15, 12], "y":[47, 24, 17], "z":[38, 12, 45]}) # 在 info1 的末尾附加 info2 info.append(info2, ignore_index = True)
输出
x y z 0 25 47 NaN 1 15 24 NaN 2 12 17 NaN 3 19 29 NaN 4 25 47 38.0 5 15 24 12.0 6 12 17 45.0
范例2:
import pandas as pd #使用字典创建第一个数据框 info1 = info = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37, 42], "y":[24, 38, 18, 45]}) # 使用字典创建第二个数据框 info2 = pd.DataFrame({"x":[15, 25, 37], "y":[24, 38, 45]}) # info1 的打印值 print(info1, "\n") # 打印 info2 的值 info2 # 在 info1 数据帧的末尾附加 info2 info1.append(df2) # 将保持连续的指数值跨新附加数据框中的行。 info.append(info2, ignore_index = True)
输出
x y 0 15 24 1 25 38 2 37 18 3 42 45 4 15 24 5 25 38 6 37 45
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Spring Boot与Kubernetes云原生微服务实践 -〔杨波〕