Python Pandas Index.append()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas Index.append()函數用於將單個或一組索引附加在一起。在收集索引的情況下，所有索引都按照傳遞給索引的相同順序附加到原始索引中。Index.append()函數。該函數返回附加索引。

用法： Index.append(other)

參數：
other:索引或索引列表/元組

返回：appended：bool或數組(如果指定了軸)
單個元素數組可以轉換為bool。

範例1：采用Index.append()函數將單個索引附加到給定索引。

# 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)

輸出：

讓我們在df1的末尾附加df2索引。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的那樣，第二個索引即df2已附加在df1的末尾。範例2：使用Index.append()函數在給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)

輸出：

讓我們在df1的末尾同時添加索引df2和df3。

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

輸出：

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Index.append()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。