使用pandas append函数进行数据合并的方法

介绍

在数据分析和处理过程中，我们总是需要从多个数据源中获取数据并对数据进行合并。这个时候，pandas库提供了一个非常方便的函数——append函数，用于将多个DataFrame或Series对象合并成一个。

在这篇文章中，我们将详细介绍pandas的append函数的使用方法，包括如何使用它将多个数据源合并成一个，以及它的一些参数的用法。

正文

选择要合并的数据

在使用append函数前，我们首先需要选择要合并的数据。这些数据可以是多个DataFrame或Series对象，也可以是一个列表。

例如，我们有两个DataFrame对象a和b：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
b = pd.DataFrame({'A': [3, 4], 'B': [5, 6]})

我们可以使用append函数将这两个DataFrame合并成一个新的DataFrame：

c = a.append(b)
print(c)

输出结果如下：

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  3  5
1  4  6

可以看到，append函数将DataFrame b添加到了DataFrame a的下方，生成了一个新的DataFrame对象c。

控制索引

如果我们不想保留原来的索引，可以设置参数ignore_index为True：

c = a.append(b, ignore_index=True)
print(c)

输出结果如下：

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  3  5
3  4  6

可以看到，新的DataFrame对象c的索引被重置为了0到3。

合并列

当我们合并多个DataFrame时，有时候需要合并它们的列。例如，我们有两个DataFrame对象a和b，它们有不同的列：

a = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
b = pd.DataFrame({'C': [3, 4], 'D': [5, 6]})

我们可以使用append函数将这两个DataFrame的列合并成一个新的DataFrame：

c = a.append(b)
print(c)

输出结果如下：

     A    B    C    D
0  1.0  3.0  NaN  NaN
1  2.0  4.0  NaN  NaN
0  NaN  NaN  3.0  5.0
1  NaN  NaN  4.0  6.0

可以看到，新的DataFrame对象c包含了两个DataFrame的所有列。如果原来的DataFrame没有某一列，则该列的值将为NaN。

合并多个数据源

除了可以合并两个DataFrame以外，我们也可以合并多个DataFrame。例如，我们有三个DataFrame对象a、b、c：

a = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
b = pd.DataFrame({'C': [3, 4], 'D': [5, 6]})
c = pd.DataFrame({'E': [5, 6], 'F': [7, 8]})

我们可以使用append函数将它们合并成一个新的DataFrame：

d = a.append([b, c])
print(d)

输出结果如下：

     A    B    C    D    E    F
0  1.0  3.0  NaN  NaN  NaN  NaN
1  2.0  4.0  NaN  NaN  NaN  NaN
0  NaN  NaN  3.0  5.0  NaN  NaN
1  NaN  NaN  4.0  6.0  NaN  NaN
0  NaN  NaN  NaN  NaN  5.0  7.0
1  NaN  NaN  NaN  NaN  6.0  8.0

可以看到，新的DataFrame对象d包含了三个原来的DataFrame的所有列。

合并Series对象

除了DataFrame对象以外，我们也可以使用append函数合并Series对象。例如，我们有两个Series对象a和b：

a = pd.Series([1, 2])
b = pd.Series([3, 4])

我们可以使用append函数将它们合并成一个新的Series对象：

c = a.append(b)
print(c)

输出结果如下：

0    1
1    2
0    3
1    4
dtype: int64

可以看到，新的Series对象c包含了两个原来的Series对象。

总结

在本文中，我们详细介绍了pandas的append函数的使用方法，包括如何使用它将多个数据源合并成一个，以及它的一些参数的用法。使用append函数可以更方便地将多个DataFrame或Series对象合并成一个，并且可以灵活控制索引和列的合并。