pandas 0.23 - DataFrame.append()

pandas.DataFrame.append




pandas

pandas.DataFrame.append

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None) [source]

इस फ़्रेम के अंत में other पंक्तियों को जोड़ें, एक नई वस्तु लौटाते हुए। इस फ्रेम में शामिल कॉलम नए कॉलम के रूप में नहीं जोड़े गए हैं।

पैरामीटर:

अन्य : डेटाफ्रेम या श्रृंखला / तानाशाही जैसी वस्तु, या इनमें से सूची

संलग्न करने के लिए डेटा।

ign_index : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, तो इंडेक्स लेबल का उपयोग न करें।

Ver_integrity : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, तो डुप्लिकेट के साथ इंडेक्स बनाने पर ValueError बढ़ाएं।

सॉर्ट : बूलियन, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

यदि self और other के स्तंभ संरेखित नहीं हैं, तो स्तंभों को क्रमबद्ध करें। डिफ़ॉल्ट सॉर्टिंग को हटा दिया गया है और यह भविष्य के पांडा के संस्करण में नहीं-सॉर्टिंग में बदल जाएगा। स्पष्ट रूप से पास करना sort=True चेतावनी और सॉर्ट करने के लिए sort=True । स्पष्ट रूप से पास करना sort=False चेतावनी को चुप करने के लिए sort=False और छाँटना नहीं।

संस्करण में नया 0.23.0।

यह दिखाता है:
appended : DataFrame

यह भी देखें

pandas.concat
DataFrame, सीरीज या पैनल ऑब्जेक्ट्स को संक्षिप्त करने के लिए सामान्य कार्य

टिप्पणियाँ

यदि श्रुतलेख / श्रंखला की एक सूची पास की जाती है और सभी DataFrame के सूचकांक में समाहित हो जाते हैं, तो परिणामी DataFrame में स्तंभों का क्रम अपरिवर्तित रहेगा।

किसी डेटाफ़्रेम में समान रूप से जोड़ देने वाली पंक्तियाँ एकल संगति की तुलना में अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकती हैं। एक बेहतर उपाय यह है कि उन पंक्तियों को एक सूची में जोड़ दिया जाए और फिर सूची को मूल DataFrame के साथ एक ही बार में पूरा किया जाए।

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
>>> df
   A  B
0  1  2
1  3  4
>>> df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
>>> df.append(df2)
   A  B
0  1  2
1  3  4
0  5  6
1  7  8

ignore_index साथ ignore_index सेट करें:

>>> df.append(df2, ignore_index=True)
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6
3  7  8

निम्नलिखित, जबकि DataFrames बनाने के लिए अनुशंसित तरीके नहीं हैं, कई डेटा स्रोतों से DataFrame उत्पन्न करने के दो तरीके दिखाते हैं।

कम सक्षम:

>>> df = pd.DataFrame(columns=['A'])
>>> for i in range(5):
...     df = df.append({'A': i}, ignore_index=True)
>>> df
   A
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4

अधिक कुशल:

>>> pd.concat([pd.DataFrame([i], columns=['A']) for i in range(5)],
...           ignore_index=True)
   A
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4