Python Pandas Index.append()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.append()函数用于将单个或一组索引附加在一起。在收集索引的情况下，所有索引都按照传递给索引的相同顺序附加到原始索引中。Index.append()函数。该函数返回附加索引。

用法： Index.append(other)

参数：
other:索引或索引列表/元组

返回：appended：bool或数组(如果指定了轴)
单个元素数组可以转换为bool。

范例1：采用Index.append()函数将单个索引附加到给定索引。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first Index 
df1 = pd.Index([17, 69, 33, 5, 0, 74, 0]) 
  
# Creating the second Index 
df2 = pd.Index([11, 16, 54, 58]) 
  
# Print the first and second Index 
print(df1, "\n", df2)

输出：

让我们在df1的末尾附加df2索引。

# append df2 at the end of df1 
df1.append(df2)

输出：

正如我们在输出中看到的那样，第二个索引即df2已附加在df1的末尾。范例2：使用Index.append()函数在给定索引的末尾追加索引集合。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first Index 
df1 = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr']) 
  
# Creating the second Index 
df2 = pd.Index(['May', 'Jun', 'Jul', 'Aug']) 
  
# Creating the third Index 
df3 = pd.Index(['Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']) 
  
# Print the first, second and third Index 
print(df1, "\n", df2, "\n", df3)

输出：

让我们在df1的末尾同时添加索引df2和df3。

# We pass df2 and df3 as a list of 
# indexes to the append function 
df1.append([df2, df3])

输出：

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Index.append()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。