DataFrame数组常用方法（二）

本文作者：孙晓玲

文字编辑：钱梦璇

技术总编：张   邯

Pandas是Python中强大的数据分析库，主要是因为它独特的数据结构与数据处理工具使得Python在数据处理与数据分析中非常快捷，前面已经介绍过Pandas常用的数据结构及其常用的方法，今天将为大家介绍DataFrame的常用操作。

追加一行append

append可以实现对原有数据追加一行的效果，选项ignore_index取“True”时忽略追加行的索引，取“False”时保留原索引。这里将df1的第三行追加到df1上，给出忽略索引和不忽略索引两种情况。

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
s1=df1.iloc[2]
df1.append(s1,ignore_index=True)
df1.append(s1,ignore_index=False)

从输出结果可知，ignore_index取“True时”，追加行的索引为3，取“False”时，追加行的索引为2正是我们选取的行索引。

纵向连接contat

既然可以追加一行，那将多行进行纵向连接怎么解决呢？concat正好可以解决这个问题。他可以将多部分进行纵向连接。为展示方便，这里重新生成一个20行5列的DataFrame，我们现在只需要日期为2号、3号，6到8号，17到20号的数据，就可以这样做。

dates = pd.date_range('20191101', periods=20)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 5), index=dates, columns=list('abcde'))
pieces=[df2[1:3],df2[5:8],df2[16:]]
pd.concat(pieces)

横向拼接merge

如果想要对数据进行横向拼接merge就可以起到作用啦，这里我们给出两个小例子来进行介绍。第一个例子，将开心果和跳跳虎两个人的身高体重信息进行横向拼接，拼接依据为name，程序及结果如下：

infor1 = pd.DataFrame({'name': ['开心果', '跳跳虎'], 'hight':['179','183']})
infor2 = pd.DataFrame({'name': ['开心果', '跳跳虎'], 'weight': ['68','70']})
infor1
infor2
pd.merge(infor1,infor2,on='name')

第二个例子是对开心果2017到2018两年的身高体重进行交叉拼接，拼接依据为name，拼接程序及结果如下：

dates2=pd.date_range('2017', periods=2,freq='Y')
infor3 = pd.DataFrame({'name': ['开心果', '开心果'], 'hight': ['179','183']},index=dates2)
infor4 = pd.DataFrame({'name': ['开心果', '开心果'], 'weight': ['68','70']},index=dates2)
infor3
infor4
pd.merge(infor3,infor4,on='name')

DataFrame常用方法就介绍到这里了，熟能生巧快来练习一下吧～

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