Pandas是Python中最流行的数据处理库之一 ， 由于其高效的数据处理和数据分析功能 ， 它被广泛应用于各种领域 ， 如金融、科学、医疗等 。Pandas提供了许多函数来处理数据 ， 其中append函数用于合并多个数据集 。本文将从多个角度分析Pandas append函数的使用方法和应用场景 。一、Pandas append函数的基本用法
Pandas append函数用于将一个或多个数据集追加到另一个数据集的末尾 。该函数的基本语法如下：
文章插图
```python
df.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
```
其中 ， df是要追加数据的数据集 ， other是要追加的数据集 。ignore_index、verify_integrity和sort是可选参数 ， 它们分别表示是否忽略索引、是否验证数据的完整性和是否按索引排序 。默认情况下 ， ignore_index为False ， 表示保留原有索引；verify_integrity为False ， 表示不验证数据完整性；sort为False ， 表示不按索引排序 。如果要修改这些参数的值 ， 可以在函数调用时传递相应的参数值 。
下面是一个示例 ， 演示如何使用Pandas append函数合并两个数据集：
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'], 'age': [25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Jane'], 'age': [28, 35]})
df = df1.append(df2)
print(df)
```
输出结果如下：
```python
nameage
0John25
1Mike30
0Mary28
1Jane35
```
可以看到 ， append函数将df2追加到df1的末尾 ， 并返回一个新的数据集df 。新数据集的索引是连续的 ， 因为我们没有设置ignore_index参数 。如果设置了ignore_index为True ， 新数据集的索引将是连续的整数 。
二、Pandas append函数的高级用法
除了基本用法外 ， Pandas append函数还有一些高级用法 ， 可以满足更复杂的数据合并需求 。下面是一些常见的高级用法：
1. 将多个数据集合并成一个数据集
如果要合并多个数据集 ， 可以使用Pandas的concat函数 。concat函数与append函数类似 ， 但可以一次合并多个数据集 。下面是一个示例 ， 演示如何使用concat函数合并三个数据集：
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'], 'age': [25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Jane'], 'age': [28, 35]})
df3 = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry'], 'age': [20, 40]})
df = pd.concat([df1, df2, df3])
print(df)
```
输出结果如下：
```python
nameage
0John25
1Mike30
0Mary28
1Jane35
0Tom20
【pandas append函数如何使用合并？】1Jerry40
```
可以看到 ， concat函数将三个数据集合并成一个数据集 ， 并返回一个新的数据集df 。新数据集的索引是连续的整数 。
2. 将数据集合并到指定位置
除了将数据集追加到末尾外 ， append函数还支持将数据集合并到指定位置 。具体方法是将要合并的数据集和目标数据集分别切片 ， 然后使用concat函数将它们合并 。下面是一个示例 ， 演示如何将数据集合并到指定位置：
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike'], 'age': [25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Jane'], 'age': [28, 35]})
df3 = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry'], 'age': [20, 40]})
df = pd.concat([df1.iloc[:1], df3, df1.iloc[1:], df2])
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