Функция pandas.DataFrame.append() создает и возвращает новый DataFrame со строками второго DataFrame до конца вызывающего DataFrame.
Пример 1
В этом примере мы берем два DataFrame и добавляем второй к первому.
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame(
[['Somu', 68, 84, 78, 96],
['Kiku', 74, 56, 88, 85],
['Ajit', 77, 73, 82, 87]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
df_2 = pd.DataFrame(
[['Amol', 72, 67, 91, 83],
['Lini', 78, 69, 87, 92]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
frames = [df_1, df_2]
#append dataframes
df = df_1.append(df_2, ignore_index=True)
#print dataframe
print("df_1\n------\n",df_1)
print("\ndf_2\n------\n",df_2)
print("\ndf\n--------\n",df)
Вывод:
В этом примере pandas dataframe.append() мы передали аргумент ignore_index = Ture. Это помогает изменить порядок индекса результирующего dataframe. Если ignore_index = False, индекс выходного dataframe выглядит, как показано ниже.
Пример 2: с разными столбцами
Теперь давайте возьмем два DataFrames с разными столбцами и добавим их.
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame(
[['Somu', 68, 84, 78, 96],
['Kiku', 74, 56, 88, 85],
['Ajit', 77, 73, 82, 87]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
df_2 = pd.DataFrame(
[['Amol', 72, 67, 91, 83],
['Lini', 78, 69, 87, 92]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','science','calculus'])
frames = [df_1, df_2]
#append dataframes
df = df_1.append(df_2, ignore_index=True, sort=False)
#print dataframe
print("df_1\n------\n",df_1)
print("\ndf_2\n------\n",df_2)
print("\ndf\n--------\n",df)
Вывод:
Для тех строк, для которых нет соответствующего столбца, по умолчанию используется значение NaN. А также другие значения в столбце содержат плавающие значения.
Заключение
В этом руководстве по Pandas мы узнали, как добавить DataFrames с помощью метода append() с помощью примеров программ Python.