pandasappend详解：从函数到应用

无论是进行数据分析，还是进行机器学习，我们都会使用Python中的pandas库。而当我们需要将多个数据集合并时，pandas之中的pandasconcat或者pandasmerge会是不错的选择。但是这两个函数有时候不能满足我们的需求，这时候就需要pandasappend了。本文将从函数的使用，到应用场景的举例，一步步对pandasappend进行详细阐述。

一、pandasappend函数

pandasappend函数，就是用于将数据合并的函数。其中可以合并Series或者DataFrame的数据类型。具体来说，可以使用如下的代码来进行执行：pd.append或者DataFrame.append

其中DataFrame.append是类似于pd.concat函数的。而pd.append是Series数据类型的append函数。

该函数的具体参数有self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False，其中self代表当前的

Series或者DataFrame，而other则代表待合并的Series或者DataFrame。

import pandas as pd

s1 = pd.Series(['a', 'b'])
s2 = pd.Series(['c', 'd'])

s3 = s1.append(s2)

print(s3)

运行以上代码，结果如下所示：

0    a
1    b
0    c
1    d
dtype: object

在上面的代码中，我们定义了两个Series类型的变量s1和s2。然后，使用s1的append函数来将两个Series合并，并将结果赋值给了s3。最后打印出了s3的结果。

二、pandasappend出现the frame

pandasappend最常用的情况是，将DataFrame按行合并起来。具体来说，就是将两个DataFrame的列保持一致，行进行合并。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'],
                    'age': [23, 29]})

df3 = df1.append(df2)

print(df3)

运行以上代码，结果如下所示：

    name  age
0   Jack   20
1    Tom   25
0   John   23
1   Mike   29

在上面的代码中，我们定义了两个DataFrame类型的变量df1和df2。然后使用df1的append函数来将两个DataFrame按行合并，并将结果赋值给了df3。最后打印出了df3的结果。

三、pandasappendconcatmerge

1. pandasconcat

pandasconcat是用于将多个DataFrame按指定的轴（axis）方向进行合并。常用的轴有0和1，0表示按行合并，1表示按列合并。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'score': [90, 80]})

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df3)

运行以上代码，结果如下所示：

    name  age  score
0   Jack   20     90
1    Tom   25     80

在上面的代码中，我们定义了两个DataFrame类型的变量df1和df2。然后使用pandasconcat函数将两个DataFrame按列合并，并将结果赋值给了df3。最后打印出了df3的结果。

2. pandasmerge

pandasmerge是用于将两个DataFrame按照指定的列进行合并的函数。常用的参数有两个，一个是其中一个DataFrame的列名，另一个是另一个DataFrame的列名。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'score': [90, 80]})

df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')

print(df3)

运行以上代码，结果如下所示：

    name  age  score
0   Jack   20     90
1    Tom   25     80

在上面的代码中，我们定义了两个DataFrame类型的变量df1和df2。然后使用pandasmerge函数按照’name’进行合并，并将结果赋值给了df3。最后打印出了df3的结果。

3. pandasappend

pandasappend是用于将两个DataFrame按行进行合并的函数。具体实现方式与前面的介绍类似。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom'],
                    'age': [20, 25]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'],
                    'age': [23, 29]})

df3 = df1.append(df2)

print(df3)

运行以上代码，结果如下所示：

    name  age
0   Jack   20
1    Tom   25
0   John   23
1   Mike   29

在上面的代码中，我们定义了两个DataFrame类型的变量df1和df2。然后使用df1的append函数将两个DataFrame按行合并，并将结果赋值给了df3。最后打印出了df3的结果。

四、应用场景

在日常的数据分析和处理中，pandasappend可以广泛应用于多个数据源的合并，特别是在以下几个场景中更加常见：

1. 数据分页

在进行分页时，我们需要将多个数据源进行合并。一般来说，每次从数据库中读入指定数目的数据，然后将数据合并起来，以供下一步的操作。

import pandas as pd

all_data = pd.DataFrame()

for page in range(1, 5):
    data = pd.read_csv(f'data_{page}.csv')
    all_data = all_data.append(data)
    
print(all_data)

在上面的代码中，我们读入了四个csv文件，然后使用df1的append函数将这四个文件按行合并起来，并将结果赋值给了all_data。最后打印出了all_data的结果。

2. 时间序列分析

时间序列分析常常需要将多个时间段的数据进行合并。这时候，就可以使用pandasappend进行处理。

import pandas as pd

all_data = pd.DataFrame()

for year in range(2018, 2021):
    data = pd.read_csv(f'data_{year}.csv')
    all_data = all_data.append(data)
    
print(all_data)

在上面的代码中，我们读入了三个csv文件，每个文件代表的是不同年份的数据。然后使用df1的append函数将这三个文件按行合并起来，并将结果赋值给了all_data。最后打印出了all_data的结果。

3. 数据库数据导入

在从数据库中读取数据时，可能会导出多个文件。这时候，我们可以使用pandasappend对这些数据进行合并。

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')

all_data = pd.DataFrame()

for table in ['table1', 'table2', 'table3']:
    data = pd.read_sql_query(f'SELECT * FROM {table}', conn)
    all_data = all_data.append(data)
    
print(all_data)

在上面的代码中，我们连上了SQLite数据库，并从中读取了三个表。然后使用df1的append函数将这三个表按行合并起来，并将结果赋值给了all_data。最后打印出了all_data的结果。

总结

本文从函数的介绍，到应用场景的实例，详细阐述了pandasappend的使用。

参考文献

1. Pandas官方文档. https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html

2. 利用Python进行数据分析

3. 如何将pandas dataframe数据插入sqlite数据库 https://blog.csdn.net/y906013829/article/details/84769055