你可以使用reset_index方法重置索引,或者使用pandas的concat函数连接数据。代码示例: import pandas as pd # 创建原始DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 添加一个重复的索引值,导致索引错误 df = df.append({'A': 4, 'B': 7}, ignore_index=False) 修改后...
在pandas 中的 DataFrame 对象上使用 append 方法报错,原因是从 1.4.0 版本开始,抛出弃用警告,pandas 2.0 开始DataFrame.append()和Series.append()已经删除这个方法。可以用pd.concat()方法替代。append 方法已经被弃用,因此不再可用。 2、使用 pd.concat() 代替 df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_row]...
当dataframe使用append方法添加series或字典的时候,必须要设置name,设置name名称将会作为index的name,否则会报错提示:TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name <<< df1=pd.DataFrame() <<< ser=pd.Series({"x":1,"y":2},name="a") <<< df1=df1.appen...
Concatenate pandas objects along a particular axis with optional set logic along the other axes. concat函数,可以将对象通过某一个轴进行连接,相比append,更强大了一些 concat函数中,最主要的是这个objs参数 s1=pd.Series(['a','b'])s2=pd.Series(['c','d'])pd.concat([s1,s2]) 拼接DataFrame df1=...
如果我们想要用merge函数来实现呢? 使用how="outer",保留全部字段的数据信息 append 字面意思是“追加”。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 参数 DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, ...
二、df.append() append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False) other:另一个df ignore_index:若为True,则对index进行重排 verify_integrity:对index的唯一性进行验证,若有重复,报错。若已经设置了ignore_index,则该参数无效 ...
用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 输出结果：用join合并 用下面这种方式会报错：列重叠，且没有指定后缀，因为上面的数据data和data2都有“id”列，所以需要给id列指明后缀。data.join(data2) # 会报错 第一种修改方式：data.join(data2,lsuffix='_data', rsuffi...
append(pd.DataFrame(new_data)) # 保存为Excel文件 df.to_excel('个人信息表.xlsx', index=False) # 重新从Excel文件中读取数据 df = pd.read_excel('人员信息表.xlsx') # 统计男女数量 gender_counts = df['性别'].value_counts() male_count = gender_counts.get('男', 0) female_count = ...
Pandas数据拼接操作merge、join、concat、append 在做数据处理过程中会遇到多个数据集之间进行拼接的操作,这里由于平时都是用的Pandas读取的数据集,所以一般是针对的是DataFrame类型的数据进行拼接操作。 说明: 行方向连接,也称纵向连接,增加行,此时axis = 0或 axis = ‘index’ ,...