python报错AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘
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原始DataDrame:
报错内容:
报错原因:
pandas的DataFrame对象并没有append()方法。
解决方式1:
使用concat()函数将新行添加到一个DataFrame中
解决方式2:
使用字典扩展DataFrame:
补充:
to_frame()方法表示将新序列new_row转换为DataFrame
.T表示T属性,将new_row转置
ignore_index=True表示忽略索引,直接将新序列添加在末尾
需要注意Pandas的DataFrame对象本身是不可变的,因此添加新行后,必须将新的DataFrame分配给原始的DataFrame变量名。
【此处引用——原文链接:https://blog.csdn.net/Cannta/article/details/132356137】
concat()
函数是 pandas 库中用于合并(连接)多个数据结构的函数,例如 Series、DataFrame 等。
基本语法如下:
pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)
参数说明:
objs
:要合并的对象,可以是 Series、DataFrame 或者是一个包含了它们的列表、元组、字典等。axis
:指定合并的轴,0 表示纵向合并,1 表示横向合并。join
:合并方式,默认是 ‘outer’,可以是 ‘inner’、‘outer’ 等。ignore_index
:是否忽略索引,默认为 False,如果设为 True,则会生成一个新的索引。keys
:在合并后创建一个多层索引,用于识别合并前的来源对象。levels
、names
:用于创建多层索引的级别和对应的名称。verify_integrity
:检查结果对象是否重复,默认为 False。sort
:对结果对象进行排序,默认为 False。copy
:复制数据,默认为 True。
示例:
import pandas as pd
# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
# 纵向合并两个 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
print(result)
以上示例中,我们使用 concat()
将两个 DataFrame 沿着纵向(axis=0)合并,ignore_index=True
会重新生成一个新的索引。
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