用pandas.dataframe 的append()方法时候，合成的整个数据的索引是分块的

最新推荐文章于 2025-07-14 00:15:00 发布
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在使用Pandas的DataFrame的append方法组合数据时，可能会遇到索引分块的问题，即访问all['type'][i]返回多个值。解决方法是将合并后的DataFrame保存为CSV文件，再重新读取，这样可以确保all['type'][i]返回的是唯一值。此方法适用于处理数据拼接后索引不连续的情况。

当用pandas.dataframe 的append()方法时候，合成的整个数据的索引是分块的，比如all = A.append(B).append(c) 当all['type'][i]的时候，会得到三个结果值（因为拼接了三块A B C ），解决办法是先将all保存成csv文件，重新读取后，获得的all['type'][i]才是正常的唯一值

Pandas 数据索引优化：set_index_reset_index 技巧
AI天才研究院
06-27 1160
本报告系统解析Pandas核心操作set_index与的底层逻辑、优化技巧及工程应用。通过第一性原理推导索引在数据结构中的核心作用，结合理论模型与实践案例，覆盖从基础概念到高级场景的全维度分析。重点揭示索引转换过程中的内存管理策略、性能瓶颈及规避方法，为数据工程师提供从数据清洗到复杂分析的全流程优化指南。用户使用set_index内存爆炸：频繁转换导致数据复制，大文件处理时OOM（Out Of Memory）。性能损耗：未优化的索引设置导致后续locmerge操作变慢。
pandas dataframe 按某一列的值分成多个小的dataframe
sinat_15104757的博客
12-13 2万+
dayDf = borrowManageMoneyDf[borrowManageMoneyDf['pzType'].isin([1])] monthDf = borrowManageMoneyDf[borrowManageMoneyDf['pzType'].isin([0])]以上实例，按borrowManageMoneyDf这个dataframe的列：pzType的取值划分成两个小的da
python分块处理功能_python – Pandas和多处理内存管理：将DataFrame拆分为多个块...
weixin_39905226的博客
11-24 943
我必须逐行处理一个庞大的pandas.DataFrame(几十GB),其中每行操作都很长(几十毫秒).所以我有了将框架拆分成块并使用多处理并行处理每个块的想法.这确实加快了任务,但内存消耗是一场噩梦.虽然每个子进程原则上只占用一小部分数据,但它需要(几乎)与包含原始DataFrame的原始父进程一样多的内存.即使删除父进程中使用过的部分也无济于事.我写了一个复制这种行为的最小例子.它唯一能做的就是...
pandas.DataFrame.append
Claroja
05-23 7708
方法 DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False) ignore_index 参数 ignore_index=False [In]:df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) [Out]: A B 0 1
Phoenix（十）二级索引之— —Append-only Data
人是有思想的芦苇
05-10 2551
本篇主要介绍针对Append only类型数据的二级索引
oracle 反向键索引的原理和用途（减少索引热点块）！
事后诸葛亮的程序人生（微信：zq9017197）
03-05 1万+
我们知道Oracle会自动为表的主键列建立索引，这个默认的索引是普通的B-Tree索引。对于主键值是按顺序(递增或递减)加入的情况，默认的B-Tree索引并不理想。这是因为如果索引列的值具有严格顺序时，随着数据行的插入，索引树的层级增长很快。搜索索引发生的I/O读写次数和索引树的层级数成正比，也就是说，一棵具有5个层级的B -Tree索引，在最终读取到索引数据时最多可能发生多达5次I/O操作。因而
Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法【基于pandas】
09-19
在Python中，pandas库是数据分析的核心工具，它提供了丰富的数据结构DataFrame，能够方便地处理和操作表格化数据。而SQL数据库则是存储大量结构化数据的常见方式。本篇文章将详细讲解如何使用pandas库从SQL型数据库...
深入解析Pandas DataFrame：二维数据处理完全指南（二）
weixin_69882801的博客
02-27 1017
本文深入探讨了Pandas DataFrame的核心操作，从基础创建到高级索引，从数据探查到性能优化。创建方式选择小数据用字典创建规整数据用嵌套列表实战首选CSV读取索引操作精髓loc基于标签，iloc基于位置优先使用列操作提升性能多层索引处理复杂数据数据探查三板斧info()看结构shape查规模columns管字段建议读者在Jupyter Notebook中逐行运行示例代码，通过修改参数观察不同效果。
【Pandas】pandas DataFrame to_sql
weixin_39648905的博客
07-14 1111
`pandas.DataFrame.to_sql()` 是 Pandas 提供的用于将 DataFrame 写入 SQL 数据库的方法。它支持多种数据库后端（如 SQLite、PostgreSQL、MySQL 等），通过 SQLAlchemy 引擎实现跨数据库兼容性。
Pandas—DataFrame的读取、保存、增、删、查、改
蓬莱道人的博客
12-09 1万+
上一篇：Pandas简介 1、从CSV文件读取到DataFrame  2、DataFrame保存到CSV 3、增加DataFrame数据 4、删除DataFrame数据 5、查询DataFrame数据 6、修改DataFrame数据 下一篇：Pandas—DataFrame高阶函数 1、从CSV文件读取到DataFrame   Pandas读取CSV文件主要用到的函数为：pand...
Pandas分块处理大型数据集的全面指南
蜗牛沐雨
12-02 1566
chunksize参数是Pandas中一个非常有用的功能，它允许我们在读取大型文件（如CSV）时，逐块读取数据。这对于处理大型文件非常有用，因为它允许我们控制每次读取的数据量，从而避免一次性将整个文件加载到内存中。如果我们已经有一个大型DataFrame，并希望将其分成更小的块进行处理，可以使用groupby或reshape方法。这种方法适用于需要对数据进行分组处理的场景。如果你需要对DataFrame进行分组并分块处理，可以使用对象。这种方法适用于复杂的分组和聚合操作。
pandas性能提升之利用chunksize参数对大数据分块处理
S_o_l_o_n的博客
08-19 1万+
DataFrame是一个重量级的数据结构，当一个dataframe比较大，占据较大内存的时候，同时又需要对这个dataframe做较复杂或者复杂度非O(1)的操作时，会由于内存占用过大而导致处理速度极速下降。 对此，我们的方法是尽量避免直接对过大的dataframe直接操作(当然有时候没有办法，必须对整体的dataframe进行操作，这时就需要从其他方面优化，比如尽量...
python pandas DataFrame数据的分割切片与合并操作
prefertea的博客
04-13 8370
不多说看代码： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4)) df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4)) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4)) print(df) print(df.iloc[0:3,:])...
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qq_41932272的博客
08-02 4万+
目录 1.使用行索引分割 DataFrame 2.使用 groupby() 方法拆分 DataFrame 3.使用 sample() 方法拆分 DataFrame 使用行索引分割 DataFrame 我们将使用下面的 apprix_df DataFrame 来解释如何将一个 DataFrame 分割成多个更小的 DataFrame。 使用行索引分割 DataFrame import pandas as pd apprix_df = pd.DataFrame({ 'Name': ["Anish"
dataframe添加行索引的方法
hdb456的博客
07-26 1万+
dataframe 添加行的方法： 1）通过loc函数添加，必须要知道行index，相同的index会覆盖 df1=pd.DataFrame([[1,1],[2,2]], columns=['a', 'b']) df1.loc[3]={'a':3,'b':3} #字典添加，与列名相同赋值，其他的值忽略 df1.loc[df1.shape[0]+1]=[5,5] #在最后一行添加 2)通过合并两个dataframe表格添加行（相同行index的不会覆盖） df1=pd.DataFrame([[1.
dataframe行列索引设置与转换
weixin_46599926的博客
03-04 1万+
1. 获取行列索引 Example df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5), ('mammal', np.nan)], index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'], columns=
dataFrame中append()方法将两个列索引相同的dataFrame合并
qq_27328197的博客
09-10 7752
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Pandas中使用append()函数合并两个列索引相同的DataFrame前言操作如下先创建两个列索引相同的DataFrame然后用append()方法合并总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结使## 标题用步骤1.引入库2.读入数据总结欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个
pandas的DataFrame的append方法详细介绍
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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 DataFrame 添加多行数据
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09-28
引用[3]展示了使用append方法，但注意：在pandas 1.4.0版本后，append方法已被弃用，并在2.0版本中移除。因此，现在推荐使用concat方法（如引用[4]所示）或通过循环添加单行（但效率较低）。 引用[4]提供了两种...
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