Pandas DataFrame append 没有增加数据

最新推荐文章于 2024-12-11 08:41:40 发布

goodbye_earth

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文章标签： python pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/goodbye_earth/article/details/85210631

博客指出在Python中使用pandas时，df.append(data)的写法是错误的，正确做法是进行赋值操作，即df = df.append(data)，强调了DataFrame追加数据时赋值的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

df.append(data)是错误的，
而应该进行赋值 df = df.append(data)。

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pandas的DataFrame的append方法详细介绍

修炼之路

12-11

33万+

官方文档介绍链接：append方法介绍 DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None) 功能说明：向dataframe对象中添加新的行，如果添加的列名不在dataframe对象中，将会被当作新的列进行添加 other：DataFrame、series、dict、list这样的数据结构 i...

pandas 拼接合并 DataFrame（append、assign、join、merge、concat）（一）

m0_58112612的博客

11-05

1265

前言在运用pandas进行数据分析时，经常需要将DataFrame进行拼接、合并。 pandas提供的API主要包括：append、assign、join、merge、concat。每个API的不同特点汇总如下： API 拼接行（变高）拼接列（变宽）特点 append 是 index重复无所谓，直接叠加 assign 是增加的列名（column name）无需加引号 j

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无涯教程-DataFrame.append函数

无涯教程

06-17

1427

Pandas函数用于将其他dataframe的行添加到给定dataframe的末尾，并返回一个新的dataframe对象。新列和新单元格将插入到原始DataFrame中，并用NaN值填充。

pandas|DataFrame.append

craftsman2020的博客

02-08

2212

文章目录1. append dict2. append series3. append list4. append array5. append DataFrame 官方文档链接： DataFrame.append 1. append dict import pandas as pd data = pd.DataFrame() a = {"x":1,"y":2} data = data.append(a,ignore_index=True) print(data) 2. append series

Pandas教程之二十五：Pandas dataframe.append()

潜洋的专栏

12-11

1205

函数用于将其他数据框的行添加到现有数据框的末尾，并返回一个新的数据框对象。原始数据框中不存在的列将添加为新列，新单元格将填充 NaN 值。注意，第二个数据框的索引值在附加数据框中保留。方法用于将一个 DataFrame 的行附加到另一个 DataFrame。如果数据框中的列数不相等，则其中一个数据框中不存在的值将用 NaN 值填充。在这个例子中，我们创建两个数据框，并使用 df.append() 将第二个数据框附加到第一个数据框。方法将一个 DataFrame 附加到另一个 DataFrame。

python s append_Python pandas.DataFrame.append函数方法的使用

weixin_40002336的博客

12-09

1079

DataFrame.append(other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=None) [source]在调用者的末尾追加其他行，返回一个新对象。不在调用者中的其他列将作为新列添加。参数:other:DataFrame或Series/类似于dict的对象，或这...

Python-Pandas-利用append方法进行DataFrame数据添加

热门推荐

shenyinwudi的博客

07-13

3万+

有的时候，我们希望在每一次循环结束时将这一次循环得到的数据添加到同一个DataFrame对象当中，这时候就会用到append方法。首先，创建一个空的DataFrame对象 import pandas as pd data = pd.DataFrame(None,columns=['A','B','C']) 这个DataFrame对象当中没有任何数据，行索引分别是A、B、C，这就相当于我们新建了一个Excel表，在第一行分别输入A、B、C作为标签。 ...

Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法

09-19

### Pandas DataFrame 数据更改与新增方法详解 #### 一、更改DataFrame中的数据在使用 Pandas 的 DataFrame 进行数据分析时，经常会遇到需要修改数据的情况。以下是一些常用的方法： ##### 1. 更改单个值 - **...

pandas DataFrame 交集并集补集的实现

09-19

### pandas DataFrame 交集、并集与补集的实现 #### 概述在数据分析领域，pandas 是一个强大的 Python 库，它提供了多种数据结构和数据分析工具。其中一个常用的数据结构是 DataFrame，它类似于 Excel 表格，可以...

Pandas-DataFrame-常用函数：append() 方法【将一个 DataFrame 追加到另外一个 DataFrame 的末尾】【返回一个新的 DataFrame 对象，不会对原始 Da】

u013250861的博客

01-25

3494

方法返回一个新的 DataFrame 对象，不会对原始 DataFrame 进行任何更改。方法在当前 DataFrame 的末尾追加同类 DataFrame 的对象。

详细介绍pandas的DataFrame的append方法使用

09-18

主要介绍了详细介绍pandas的DataFrame的append方法使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

pandas 将list切分后存入DataFrame中的实例

12-25

如下所示： #-*- coding:utf-8 -*- import random import pandas as pd import numpy as np list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20] #把list切分后存入矩阵中 matrix=[] for j in range(0,len(list),5): matrix.append(list[j:j+5]) matrix=np.array(matrix)#转np.array型 matrixT=matrix.T#矩阵转置（按实际需求，如果不需要可以不转置）\ndf=

【错误笔记】Pandas：DataFram.append 没有添加新数据行

M&Q的博客

12-11

1254

在pandas中，可以采用dataframe.append()函数来向数据帧中添加新的数据行，直接使用 dataframe.append(data)是错误的，再查看dataframe，还是不会显示新增加的内容…… 正确的使用方式是赋值操作： dataframe = dataframe.append(data) 欧了！！ ...

dataframe append 使用方法

dudu3332的博客

11-25

4291

pandas.DataFrame.append DataFrame.append(other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=False)[source] Append rows ofotherto the end of caller, returning a new object. Columns inotherthat are not in the caller are added as new columns. Par...

python空列表添加元素_python使用append函数无法添加列表元素

weixin_39969340的博客

11-20

2255

定义了全局变量X,Y。希望可以利用多进程快速的把我想要的信息append进同一个列表。列表在最后print出来之前都是有数据的，但是print出来的却是空列表。from PIL import Image,ImageDraw,ImageFontimport os,time,multiprocessingglobal xglobal yx,y=[],[]def sy(path):image = Ima...

dataframe.append()合并多个列名相同的文件

weixin_44056331的博客

04-10

1万+

1.dataframe.append()合并 import pandas as pd import os all_df=pd.DataFrame() #"."表示当前文件夹 for parents,dirnames,filenames in os.walk("./testdir/"): for filename in filenames: a_df=pd.read_...

dataframe append 官方文档案例

dudu3332的博客

11-27

305

pandas.DataFrame.apply DataFrame.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)[source] Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame’s index (ax...

Python DataFrame 的 append() 方法无效

萌宅鹿的技术小屋

04-29

8259

DataFrame 的 append 方法无效前言问题描述反思前言做毕设时，需要实现 DataFrame 新增一行的功能，百度到了 DataFrame 对象有 append() 方法可以用于新增一行，但是使用时发现居然无效，并且我也进行了各种尝试，例如给创建 DataFrame 时利用 colums=[] 给表头赋值…结果还是没用。一开始还以为是网上写错了，后来发现是自己的用法错了！！问题描述简化一下问题，如果这么用是错误的： df = pd.DataFrame() df2 = pd.DataFra

【Python床头书】python Pandas中的append方法详解

wang2leee的博客

09-11

5131

方法用于在Pandas DataFrame中追加行数据。它将另一个DataFrame、Series或类似字典的对象的数据添加到调用者DataFrame的末尾，返回一个新的DataFrame对象。方法，包括其原理、用法、示例（含结果输出）、源码分析和官方链接。输出结果显示了追加Series后的DataFrame对象。在上述示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象。输出结果显示了追加行后的DataFrame对象。的末尾，得到一个新的DataFrame对象。的末尾，得到一个新的DataFrame对象。

pandas dataframe三维数据

最新发布

03-03

### 处理三维数据的Pandas DataFrame 使用方法 #### 将三维 NumPy 数组转换为嵌套 Pandas DataFrame 为了将三维NumPy数组转换成可以被Pandas处理的形式，一种常见的方式是创建一个嵌套的数据框。这意味着每一行代表原始3D数组的一个切片，并且该切片本身作为另一个DataFrame存储在主DataFrame中的单元格内。 ```python import numpy as np import pandas as pd def array_to_nested_df(array_3d): """Converts a 3-dimensional numpy array into a nested pandas DataFrame.""" n_samples, height, width = array_3d.shape dataframes_list = [] for i in range(n_samples): sample_array = array_3d[i,:,:].flatten() temp_df = pd.DataFrame(sample_array.reshape(-1,height)) dataframes_list.append(temp_df) result_df = pd.concat(dataframes_list, keys=range(len(dataframes_list)), axis=0) return result_df.unstack(level=-1)[^1] array_example = np.random.rand(5,4,3) # 创建一个随机的三维数组用于测试 nested_dataframe = array_to_nested_df(array_example) print(nested_dataframe.head()) ``` 这种方法适用于当每个时间序列或其他类型的观测值集合作为代表单一样本的一整个矩阵时的情况。 #### 构建具有多重索引(MultiIndex) 的 Pandas DataFrame 来表示三维数据另一种方式是以多层索引来表达第三维度的信息，这使得可以直接访问特定位置上的数值而无需解包更复杂的对象： ```python shape_x, shape_y, shape_z = (10, 10, 10) multi_indexed_data = np.arange(shape_x * shape_y * shape_z).reshape((shape_x, shape_y, shape_z)) arrays_for_mi = [ ['x_%d' % i]*shape_y*shape_z + list(range(shape_y))*shape_z + list(range(shape_z))* shape_x*shape_y, sum([[f'y_{j}' for _ in range(shape_z)]for j in range(shape_y)], []), [str(k) for k in range(shape_z)*shape_x*shape_y] ] df_with_multiindex = pd.DataFrame( multi_indexed_data.flatten(), index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays_for_mi), columns=['value'] )[^2] print(df_with_multiindex.head()) ``` 通过这种方式构建起来的数据帧允许更加直观地查询和操作基于三个不同轴向坐标的元素集合。这两种方案都有效地解决了如何把三维结构映射到二维表的问题；具体选择哪一种取决于实际应用场景和个人偏好。