Pandas 序列append()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-series-append-method

如果我们想合并两个系列，我们可以使用 PandasSeries.append() 方法，该方法合并或连接两个系列并返回一个新的系列。

下面是Series.append() 方法的语法。

句法

Series.append(to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False)

因素

to_append: 可以是序列，也可以是序列的列表/元组。它指示要附加自身的系列。

ignore_index: 表示 bool(真或假)，默认为 False。如果此参数为真，则结果轴将标记为 0，1，…，n - 1。

verify_integrity: 表示 bool(真或假)，默认为 False。如果此参数为真，则在创建重复索引时会引发异常。

示例:在 Pandas 中添加两个系列

我们可以使用Series.append()方法将一个数列追加到一个数列中。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s1 = pd.Series(['Python','Java'])
s2 = pd.Series([1,2])
print(s1.append(s2))

0 Python 1 Java 0 1 1 2 数据类型:对象

示例 2:在 Pandas 中添加两个系列

在前面的示例中，当我们追加两个系列时，它们的索引值是重叠的。我们可以通过在Series.append() 方法中传递参数ignore_index=True 来避免这种情况。见下面的例子。现在索引将从 0 开始到 n-1。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s1 = pd.Series(['Python','Java'])
s2 = pd.Series([1,2])
print(s1.append(s2, ignore_index=True))

0 Python 1 Java 2 1 3 2 数据类型:对象

示例 3:在 Pandas 中添加两个系列

当索引值重叠时，这将引发异常。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s1 = pd.Series(['Python','Java'])
s2 = pd.Series([1,2])
print(s1.append(s2,verify_integrity=True))

值错误:索引有重叠值:Int64Index([0，1]，dtype='int64 ')

结论

在本教程中，我们学习了 PythonPandasDataFrame.append()方法。我们理解了DataFrame.append()方法的语法和参数，并通过将该方法应用于系列来解决示例。