pandas 数据追加合并 df.append

看过来

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df.append 可以将其他行附加到调用方的末尾，并返回一个新对象。它是最简单常用的数据合并方式。

弃用警告

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。

语法结构

df.append(self, other, ignore_index=False,
          verify_integrity=False, sort=False)

其中：

将同结构的数据追加在原数据后边：

result = df1.append(df2)

pandas 合并

不同结构的追加，没有的列会增加，没有对应内容的会为空：

result = df1.append(df4, sort=False)

pandas 合并

可以将多个 df 追加到原数据中：

result = df1.append([df2, df3])

pandas 合并

在合并不保留原索引，启用新的自然索引：

result = df1.append(df4, ignore_index=True, sort=False)

pandas 合并

s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'],
               index=['A', 'B', 'C', 'D'])
result = df1.append(s2, ignore_index=True)

pandas 合并

dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
         {'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
result = df1.append(dicts, ignore_index=True, sort=False)

pandas 合并

在 pandas 1.4 版本中宣布 append() 方法将被弃用，同时在这个版本中会进行警告，提示使用 pandas.concat()。

社区讨论废弃 append() 的主要原因为：

替代的操作也可以是：

df.loc[len(df) + 1] = <new row>
df.loc[<new label>] = <new row>

如果想用链式，可以用 pipe() 调用：

df2 = pd.DataFrame({"name": ["tomato"], "image": ["🍅"]})

(
    fruits.merge(veggies)
    .pipe(lambda df: pd.concat([df, df2], ignore_index=True))
)

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html
https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v1.4.0.html#deprecated-dataframe-append-and-series-append
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/35407