Phương thức pandas. Khung dữ liệu. append[] được sử dụng để kết nối một [các] hàng và [các] cột DataFrame với một [các] hàng khác, nó cũng có thể được sử dụng để kết nối nhiều [ba hoặc nhiều] DataFrame. Phương pháp này làm mất các phương pháp khác [DataFrame bạn muốn thêm vào], bỏ qua_index, xác minh_tích hợp, sắp xếp dưới dạng các tham số và trả về một DataFrame mới với kết quả được kết hợp
Nội dung chính Hiển thị
- 1. Cú pháp pandas append []
- 2. Ví dụ về append[] DataFrames
- 3. Lập chỉ mục lại DataFrame trong khi Nối
- 5. Nối Dict dưới dạng Hàng vào DataFrame
- 5. Nối nhiều DataFrames
- 6. Hoàn thành Ví dụ về pandas append[]
- Kết luận
- Giới thiệu người
Nội dung chính
- 1. Cú pháp pandas append []
- 2. Ví dụ về append[] DataFrames
- 3. Lập chỉ mục lại DataFrame trong khi Nối
- 5. Nối Dict dưới dạng Hàng vào DataFrame
- 5. Nối nhiều DataFrames
- 6. Hoàn thành Ví dụ về pandas append[]
- Kết luận
- Giới thiệu người
Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách kết nối cấu trúc DataFrame với các ví dụ như thêm hàng, cột, bỏ qua chỉ mục trong khi kết nối và hơn thế nữa bằng cách sử dụng các tham số của nó
- 1. Cú pháp pandas append []
- 2. Ví dụ về append[] DataFrames
- 3. Lập chỉ mục lại DataFrame trong khi Nối
- 5. Nối Dict dưới dạng Hàng vào DataFrame
- 5. Nối nhiều DataFrames
- 6. Hoàn thành Ví dụ về pandas append[]
- Kết luận
- Giới thiệu người
1. Cú pháp pandas append []
Dưới đây là cú pháp của pandas phương thức. Khung dữ liệu. nối thêm []
# Syntax of append[] DataFrame.append[other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False]
- khác – DataFrame hoặc Sê-ri / đối tượng giống như dict hoặc danh sách những thứ này
- ignore_index – bool, default Sai. Khi được đặt thành True, nó sẽ tạo ra một hệ số với gia số tăng
- verify_integrity – bool, default Sai. Khi được đặt thành True, tăng lỗi cho mục trùng lặp
- sort – bool, default Sai
Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng pandas. Khung dữ liệu. concat[] to connect the DataFrame can be used to connect more
2. Ví dụ về append[] DataFrames
Theo mặc định, append method[] nối các hàng và cột của DataFrame kiến trúc khác nhau vào cuối DataFrame của người gọi. Ví dụ. Trong đoạn mã dưới đây, nối các hàng của df1 về cuối df và trả về một DataFrame mới
Khi bạn có một cột bổ sung trên bất kỳ DataFrame nào, nó sẽ kết nối cột với NaN trên kết quả cho các hàng mà cùng một cột không tồn tại. Please create an DataFrame frame panda from Dict to khám phá điều này với một ví dụ
import pandas as pd
df = pd.DataFrame[{'Courses': ["Spark","PySpark","Python","pandas"],
'Fee' : [20000,25000,22000,24000]}]
df1 = pd.DataFrame[{'Courses': ["Pandas","Hadoop","Hyperion","Java"],
'Fee': [25000,25200,24500,24900],
'Duration': ['30days','35days','40days','45days']}]
# Using append[] method
df2 = df.append[df1]
print[df2]
Sản lượng thấp hơn sản lượng
Courses Fee Duration
0 Spark 20000 NaN
1 PySpark 25000 NaN
2 Python 22000 NaN
3 pandas 24000 NaN
0 Pandas 25000 30days
1 Hadoop 25200 35days
2 Hyperion 24500 40days
3 Java 24900 45days
Sử dụng phương pháp này, bạn cũng có thể kết nối danh sách các hàng vào DataFrame
3. Lập chỉ mục lại DataFrame trong khi Nối
Trong kết quả DataFrame ở trên, chỉ mục có các giá trị trùng lặp. bạn có thể đặt chỉ mục mới trên DataFrame trúc trong khi thêm vào bằng cách sử dụng ignore_index=True tham số
# Using append[] with ignore_index df2 = df.append[df1, ignore_index=True] print[df2]
Sản lượng thấp hơn sản lượng
Courses Fee Duration
0 Spark 20000 NaN
1 PySpark 25000 NaN
2 Python 22000 NaN
3 pandas 24000 NaN
4 Pandas 25000 30days
5 Hadoop 25200 35days
6 Hyperion 24500 40days
7 Java 24900 45days
5. Nối Dict dưới dạng Hàng vào DataFrame
Đôi khi bạn sẽ được yêu cầu thêm một mệnh đề dưới dạng một hàng vào DataFrame. Ví dụ dưới đây minh họa cách làm điều này với ví dụ. Đầu tiên, tạo một Dict và thêm nó vào df
# Append Dict as row to DataFrame
new_row = {'Courses':'Hyperion', 'Fee':24000}
df2=df.append[new_row, ignore_index=True]
print[df2]
Sản lượng thấp hơn sản lượng
Courses Fee
0 Spark 20000
1 PySpark 25000
2 Python 22000
3 pandas 24000
4 Hyperion 24000
5. Nối nhiều DataFrames
Để kết nối nhiều DataFrames có cấu trúc chuyển DataFrames bạn muốn kết nối dưới định dạng danh sách vào phương thức append []. Use ingore_index=True tham số để đặt lại chỉ mục trên khung dữ liệu xuất sắc để bắt đầu từ số không
# Create third DataFrame
df2 = pd.DataFrame[{'Courses':['PHP','GO'],
'Duration':['30day','40days'],
'Fee':[10000,23000]}]
# Appending multiple DataFrame
df3 = df.append[[df1, df2], ignore_index=True]
print[df3]
Năng suất thấp hơn sản lượng
________số 86. Hoàn thành Ví dụ về pandas append[]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame[{'Courses': ["Spark","PySpark","Python","pandas"],
'Fee' : [20000,25000,22000,24000]}]
df1 = pd.DataFrame[{'Courses': ["Pandas","Hadoop","Hyperion","Java"],
'Fee': [25000,25200,24500,24900],
'Duration': ['30days','35days','40days','45days']}]
# Using append[] method
df2 = df.append[df1]
print[df2]
# Using append[] with ignore_index
df2 = df.append[df1, ignore_index=True]
print[df2]
# Create third DataFrame
df2 = pd.DataFrame[{'Courses':['PHP','GO'],
'Duration':['30day','40days'],
'Fee':[10000,23000]}]
# Appending multiple DataFrame
df3 = df.append[[df1, df2], ignore_index=True]
print[df3]
# Append Dict as row to DataFrame
new_row = {'Courses':'Hyperion', 'Fee':24000}
df2=df.append[new_row, ignore_index=True]
print[df2]
Kết luận
Bằng cách sử dụng phương thức append[], bạn có thể kết nối một DataFrame với một DataFrame khác theo hàng và cột. Phương thức này nhận khác [danh sách vượt qua nhiều khung dữ liệu], bỏ qua_index, xác minh_tích hợp, sắp xếp dưới dạng tham số và trả về DataFrame mới với kết quả được kết hợp. Lưu ý rằng khi bạn có một cột bổ sung trên bất kỳ DataFrame nào, nó sẽ kết nối cột với NaN trên kết quả đối với các hàng mà cùng một cột không tồn tại.