การใช้ Pandas.DataFrame.Append
ฟังก์ชัน pandas.DataFrame.append() ใช้เพื่อผนวกแถวของ DataFrame อื่นเข้ากับ DataFrame ที่มีอยู่ หากไม่มีคอลัมน์ใน DataFrame ที่มีอยู่ คอลัมน์ DataFrame อื่นๆ จะถูกสร้างขึ้นใน DataFrame ที่มีอยู่ ใช้ฟังก์ชันนี้ในลักษณะที่ต้องแทรกแถวลงใน DataFrame โดยการต่อท้ายพจนานุกรม
ไวยากรณ์ : :
ต่อไปนี้เป็นไวยากรณ์ที่แท้จริงของฟังก์ชัน pandas.DataFrame.append():
หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม . ผนวก ( อื่น , ละเลย_ดัชนี , ตรวจสอบ_ความซื่อสัตย์ , เรียงลำดับ )
- อื่น : นี่หมายถึง DataFrame อื่นที่แถวของ DataFrame นี้ถูกผนวกเข้ากับ DataFrame ที่มีอยู่ หากคุณต้องการต่อท้ายแถวเดียว คุณต้องส่งพจนานุกรมของค่าเป็นพารามิเตอร์
- ละเลย_ดัชนี (โดยค่าเริ่มต้น = False): พารามิเตอร์นี้ถูกใช้เมื่อคุณผนวกแถวเข้ากับ DataFrame ที่มีแถวอยู่แล้ว หากเป็น 'เท็จ' ดัชนีแถวที่มีอยู่จะถูกผนวกด้วย หากเป็น 'จริง' แถวจะมีป้ายกำกับตั้งแต่ 0 ถึง n-1 ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพารามิเตอร์นี้ตั้งค่าเป็น 'จริง' ในขณะที่ผนวกพจนานุกรมเข้ากับ DataFrame มิฉะนั้น ประเภทข้อผิดพลาดจะเพิ่มขึ้น - “TypeError: สามารถต่อท้าย dict เท่านั้นหากละเว้น_index=True”
- เราสามารถตรวจสอบดัชนีที่ซ้ำกันได้โดยใช้พารามิเตอร์ Verify_integrity (โดยค่าเริ่มต้น = False) หากดัชนีซ้ำกันและ Verify_integrity ตั้งค่าเป็น 'True' จะส่งกลับ 'ValueError: ดัชนีมีค่าที่ทับซ้อนกัน'
- เป็นไปได้ที่จะเรียงลำดับคอลัมน์หากคอลัมน์ของ DataFrame ที่มีอยู่และ DataFrame อื่นไม่สอดคล้องกันโดยใช้พารามิเตอร์การเรียงลำดับโดยตั้งค่าเป็น 'จริง' (โดยค่าเริ่มต้น = False)
ตัวอย่างที่ 1: ผนวกพจนานุกรมเดี่ยว
สร้าง Pandas DataFrame ที่มีสี่คอลัมน์ – “Campaign_Name”, “Location”, “StartDate” และ “Budget” – และสามแถว เพิ่มพจนานุกรมต่อท้าย DataFrame นี้
นำเข้า หมีแพนด้า
# สร้าง DataFrame - แคมเปญที่มี 4 คอลัมน์ 3 แถว
แคมเปญ = หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม ( [ [ 'ค่ายการตลาด' , 'อินเดีย' , 12/01/2023' , 8000 ] ,
[ 'ค่ายการขาย' , 'อิตาลี' , 25/01/2022' , 10,000 ] ,
[ 'ค่ายอื่น' , 'สหรัฐอเมริกา' , 17/04/2023' , 2000 ] ] ,
คอลัมน์ = [ 'ชื่อแคมเปญ' , 'ที่ตั้ง' , 'วันที่เริ่มต้น' , 'งบประมาณ' ] )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
# ต่อท้ายแถวเดียว
แคมเปญ = แคมเปญ. ผนวก ( { 'ชื่อแคมเปญ' : : 'ค่ายเทคนิค' , 'ที่ตั้ง' : : 'สหรัฐอเมริกา' , 'วันที่เริ่มต้น' : : '05/12/2023' , 'งบประมาณ' : : 2000 } , ละเลย_ดัชนี = จริง )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
เอาท์พุต : :
เราจะเห็นว่าพจนานุกรมถูกผนวกเข้ากับ DataFrame “Campaign” ดัชนีของแถวใหม่นี้คือ 3 เนื่องจากดัชนีถูกละเว้น
ตัวอย่างที่ 2: ผนวกพจนานุกรมหลายรายการ
ใช้ DataFrame เดียวกันกับที่สร้างขึ้นภายใต้ตัวอย่างที่ 1 และต่อท้ายสามแถวในแต่ละครั้งโดยใช้ฟังก์ชัน pandas.DataFrame.append() ตั้งค่าพารามิเตอร์ Ign_index เป็น 'True'
นำเข้า หมีแพนด้า# สร้าง DataFrame - แคมเปญที่มี 4 คอลัมน์ 3 แถว
แคมเปญ = หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม ( [ [ 'ค่ายการตลาด' , 'อินเดีย' , 12/01/2023' , 8000 ] ,
[ 'ค่ายการขาย' , 'อิตาลี' , 25/01/2022' , 10,000 ] ,
[ 'ค่ายอื่น' , 'สหรัฐอเมริกา' , 17/04/2023' , 2000 ] ] ,
คอลัมน์ = [ 'ชื่อแคมเปญ' , 'ที่ตั้ง' , 'วันที่เริ่มต้น' , 'งบประมาณ' ] )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
แคมเปญ = แคมเปญ. ผนวก ( { 'ชื่อแคมเปญ' : : 'ค่ายเทคนิค' , 'ที่ตั้ง' : : 'สหรัฐอเมริกา' , 'วันที่เริ่มต้น' : : '05/12/2023' , 'งบประมาณ' : : 2000 } , ละเลย_ดัชนี = จริง )
แคมเปญ = แคมเปญ. ผนวก ( { 'ชื่อแคมเปญ' : : 'ค่ายการตลาด' , 'ที่ตั้ง' : : 'อินเดีย' , 'วันที่เริ่มต้น' : : 23/06/2023' , 'งบประมาณ' : : 9000 } , ละเลย_ดัชนี = จริง )
แคมเปญ = แคมเปญ. ผนวก ( { 'ชื่อแคมเปญ' : : 'ค่ายMSales' , 'ที่ตั้ง' : : 'อิตาลี' , 'วันที่เริ่มต้น' : : 24/01/2023' , 'งบประมาณ' : : 1200 } , ละเลย_ดัชนี = จริง )
พิมพ์ ( แคมเปญ )
เอาท์พุต : :
สามแถวจะถูกต่อท้ายกันด้วยดัชนี 3, 4 และ 5 ให้กับ DataFrame ที่มีอยู่
การใช้ Pandas.Concat
ฟังก์ชัน pandas.concat() จะเชื่อม DataFrames สองตัวขึ้นไปเข้าด้วยกันตามแถวหรือคอลัมน์ ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องแปลงพจนานุกรมเป็น DataFrame และส่ง DataFrames สองตัวไปยังฟังก์ชันนี้
ไวยากรณ์ : :
ผนวกพจนานุกรมเข้ากับ DataFrame ที่มีอยู่:
หมีแพนด้า เชื่อมต่อ ( [ ที่มีอยู่_DataFrame , Transformed_Dictionary ] , แกน = 0 , ละเลย_ดัชนี , ตรวจสอบ_ความซื่อสัตย์ )- ถ้าแกน = 0 การต่อข้อมูลจะดำเนินการตามแถว การต่อข้อมูลจะดำเนินการตามคอลัมน์หากมีการตั้งค่า การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่ที่จำเป็น เนื่องจากเป็นหัวข้อย่อย เพิ่มบทความที่จำเป็นสำหรับ brevity.to 1
- Ign_index (โดยค่าเริ่มต้น = False): พารามิเตอร์นี้ถูกใช้เมื่อคุณผนวกแถวเข้ากับ DataFrame ที่มีแถวอยู่แล้ว หากเป็น 'เท็จ' ดัชนีแถวที่มีอยู่จะถูกผนวกด้วย หากเป็น 'จริง' แถวจะมีป้ายกำกับตั้งแต่ 0 ถึง n-1
- เราสามารถตรวจสอบดัชนีที่ซ้ำกันได้โดยใช้พารามิเตอร์ Verify_integrity (โดยค่าเริ่มต้น = False) หากดัชนีซ้ำกันและ Verify_integrity ตั้งค่าเป็น 'True' จะส่งกลับ 'ValueError: ดัชนีมีค่าที่ทับซ้อนกัน'
ตัวอย่างที่ 1: ผนวกพจนานุกรมเดี่ยว
สร้าง Pandas DataFrame ที่มีสี่คอลัมน์ – “Campaign_Name”, “Location”, “StartDate” และ “Budget” – และสามแถว การใช้ฟังก์ชัน pandas.concat() ผนวกหนึ่งพจนานุกรม (DataFrame) เป็นแถวใน DataFrame นี้
นำเข้า หมีแพนด้า# สร้าง DataFrame - แคมเปญที่มี 4 คอลัมน์ 3 แถว
แคมเปญ = หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม ( [ [ 'ค่ายการตลาด' , 'อินเดีย' , 12/01/2023' , 8000 ] ,
[ 'ค่ายการขาย' , 'อิตาลี' , 25/01/2022' , 10,000 ] ,
[ 'ค่ายอื่น' , 'สหรัฐอเมริกา' , 17/04/2023' , 2000 ] ] ,
คอลัมน์ = [ 'ชื่อแคมเปญ' , 'ที่ตั้ง' , 'วันที่เริ่มต้น' , 'งบประมาณ' ] )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
พจนานุกรม_จาก_DataFrame = หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม ( [ { 'ชื่อแคมเปญ' : : 'ค่ายบริการ' , 'ที่ตั้ง' : : 'สหรัฐอเมริกา' , 'วันที่เริ่มต้น' : : 17/04/2023' , 'งบประมาณ' : : 1,000 } ] )
# ต่อท้ายแถวเดียว
แคมเปญ = หมีแพนด้า เชื่อมต่อ ( [ แคมเปญ , พจนานุกรม_จาก_DataFrame ] , แกน = 0 )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
เอาท์พุต : :
เราจะเห็นว่าพจนานุกรมถูกผนวกเข้ากับ DataFrame “Campaign” ดัชนีของแถวใหม่นี้คือ 0 เนื่องจากดัชนีจะไม่ถูกละเลย
ตัวอย่างที่ 2: ผนวกพจนานุกรมหลายรายการ
ใช้ DataFrame ก่อนหน้าและผนวกสามพจนานุกรม (DataFrame) โดยไม่สนใจดัชนี
นำเข้า หมีแพนด้า# สร้าง DataFrame - แคมเปญที่มี 4 คอลัมน์ 3 แถว
แคมเปญ = หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม ( [ [ 'ค่ายการตลาด' , 'อินเดีย' , 12/01/2023' , 8000 ] ,
[ 'ค่ายการขาย' , 'อิตาลี' , 25/01/2022' , 10,000 ] ,
[ 'ค่ายอื่น' , 'สหรัฐอเมริกา' , 17/04/2023' , 2000 ] ] ,
คอลัมน์ = [ 'ชื่อแคมเปญ' , 'ที่ตั้ง' , 'วันที่เริ่มต้น' , 'งบประมาณ' ] )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
พจนานุกรม_จาก_DataFrame = หมีแพนด้า ดาต้าเฟรม ( [ { 'ชื่อแคมเปญ' : : 'เทคแคมป์' , 'ที่ตั้ง' : : 'สหรัฐอเมริกา' , 'วันที่เริ่มต้น' : : 17/05/2023' , 'งบประมาณ' : : 1,000 } ,
{ 'ชื่อแคมเปญ' : : 'บริการสังคม' , 'ที่ตั้ง' : : 'ญี่ปุ่น' , 'วันที่เริ่มต้น' : : 17/04/2023' , 'งบประมาณ' : : 200 } ,
{ 'ชื่อแคมเปญ' : : 'ค่ายการขาย' , 'ที่ตั้ง' : : 'สหรัฐอเมริกา' , 'วันที่เริ่มต้น' : : 18/04/2023' , 'งบประมาณ' : : 500 } ] )
# ผนวกหลายแถว
แคมเปญ = หมีแพนด้า เชื่อมต่อ ( [ แคมเปญ , พจนานุกรม_จาก_DataFrame ] , แกน = 0 , ละเลย_ดัชนี = จริง )
พิมพ์ ( แคมเปญ , ' \n ' )
เอาท์พุต : :
เราจะเห็นว่าพจนานุกรมสามเล่มถูกผนวกเข้ากับ DataFrame “Campaign” ดัชนีของพจนานุกรมเหล่านี้คือ 3, 4 และ 5 เนื่องจากพารามิเตอร์ไม่สนใจดัชนีถูกตั้งค่าเป็น 'เท็จ'
บทสรุป
พจนานุกรมเดี่ยว/หลายพจนานุกรมถูกผนวกเข้ากับ DataFrame โดยใช้ฟังก์ชัน pandas.DataFrame.append() และ pandas.concat() ดัชนีของแถวใหม่อาจไม่ซ้ำกันโดยการตั้งค่าพารามิเตอร์ไม่สนใจดัชนีเป็น “True” ในฟังก์ชัน pandas.concat() ขณะใช้ฟังก์ชัน pandas.DataFrame.append() ให้ตั้งค่าพารามิเตอร์ allowance_index เป็น 'True' มิฉะนั้น TypeError จะถูกยกขึ้น