使用pandas append函數進行數據合併的方法

介紹

在數據分析和處理過程中，我們總是需要從多個數據源中獲取數據並對數據進行合併。這個時候，pandas庫提供了一個非常方便的函數——append函數，用於將多個DataFrame或Series對象合併成一個。

在這篇文章中，我們將詳細介紹pandas的append函數的使用方法，包括如何使用它將多個數據源合併成一個，以及它的一些參數的用法。

正文

選擇要合併的數據

在使用append函數前，我們首先需要選擇要合併的數據。這些數據可以是多個DataFrame或Series對象，也可以是一個列表。

例如，我們有兩個DataFrame對象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]})

我們可以使用append函數將這兩個DataFrame合併成一個新的DataFrame：

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

輸出結果如下：

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

可以看到，append函數將DataFrame b添加到了DataFrame a的下方，生成了一個新的DataFrame對象c。

控制索引

如果我們不想保留原來的索引，可以設置參數ignore_index為True：

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

輸出結果如下：

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

可以看到，新的DataFrame對象c的索引被重置為了0到3。

合併列

當我們合併多個DataFrame時，有時候需要合併它們的列。例如，我們有兩個DataFrame對象a和b，它們有不同的列：

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

我們可以使用append函數將這兩個DataFrame的列合併成一個新的DataFrame：

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

輸出結果如下：

     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對象c包含了兩個DataFrame的所有列。如果原來的DataFrame沒有某一列，則該列的值將為NaN。

合併多個數據源

除了可以合併兩個DataFrame以外，我們也可以合併多個DataFrame。例如，我們有三個DataFrame對象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]})

我們可以使用append函數將它們合併成一個新的DataFrame：

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

輸出結果如下：

     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對象d包含了三個原來的DataFrame的所有列。

合併Series對象

除了DataFrame對象以外，我們也可以使用append函數合併Series對象。例如，我們有兩個Series對象a和b：

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

我們可以使用append函數將它們合併成一個新的Series對象：

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

輸出結果如下：

0    1
1    2
0    3
1    4
dtype: int64

可以看到，新的Series對象c包含了兩個原來的Series對象。

總結

在本文中，我們詳細介紹了pandas的append函數的使用方法，包括如何使用它將多個數據源合併成一個，以及它的一些參數的用法。使用append函數可以更方便地將多個DataFrame或Series對象合併成一個，並且可以靈活控制索引和列的合併。