Pandas vedlegg rad
Syntaks:
# Dataramme.vedlegg (annet, ignorere_index = falsk, verify_integrity = falsk, sorter = ingen)
Eksempel 1:
Programvaren som vi bruker her for å utføre disse “Pandas” -koden er “Spyder” -programvaren. I denne "Spyder" -programvaren gjør vi noen koder ved å starte med "import" -tnøkkelordet som hjelper til med å importere "Pandas som PD". Nå får vi metodene "Pandas" ved å plassere "PD". Nå lager vi to dataframes hver for seg. Så vi legger til begge DataFrames og får en ny DataFrame.
Først lager vi en ordbok og konverterer den til DataFrame. Ordboken som vi lager her heter “P_Dealer1” og har tre kolonner i seg. Vi gir “S_NO” som navn på den første kolonnen som har “P11, P12, P13, P14 og P15” i den. Den andre spalten som vi har heter “Honor”. Sett deretter "Smith, Joseph, William, Samuel og Rick" her. Den siste kolonnen “Kjøper” inneholder “Peter, James, Olivia, Leo og Bills”. Her er den første ordboken fullført og vi går videre med å lage den andre ordboken.
Vi genererer navnet på den andre DataFrame “P_Dealer2”. Den inneholder også tre kolonner. Den første kolonnen er merket “S_NO” og inneholder verdiene “P16, P17, P 18 og P19”. Sett “Noah, Mishi, Taylor og Robert” i spalten “Honor”. I den andre har vi “George, Samuel, Allies og Peter” som er representert i den endelige kolonnen, “Kjøper”. To ordbøker er fullført her. Vi må også konvertere begge ordbøker til dataframene. I den følgende illustrasjonen konverterer vi dem separat til dataaframet og skriver ut begge dataframene. Du vil se to dataframmer i utfallet av denne koden.
Når vi gjengir utdataene fra kodene våre i "Spyder", har vi to metoder å bruke. Den ene av dem er å trykke på “Shift + Enter” og den andre er å trykke på “Kjør” -knappen til dette verktøyet. Dette utfallet vil gjengi på terminalen til "Spyder". Det er to dataframmer som vises i denne utgangen. Nå bruker vi "vedlegg" -metoden og legger til begge dataframene i en enkelt DataFrame og gjengir den nye DataFrame som inneholder begge DataFrames etter å ha lagt merke til.
Vi legger til denne linjen som er vist i følgende illustrasjon der vi benyttet "append ()" -metoden. Vi plasserer navnet på den første DataFrame. Deretter har vi "vedlegg ()" -metoden. I metoden “vedlegg ()” setter vi inn “P_Dealer2” som er den andre DataFrame. Dette legger både DataFrames og lagrer dem i "Final_Dealer" som en enkelt DataFrame.
DataFrame som vises her inneholder alle dataene fra den første og andre DataFrames. Merk at indeksverdiene er de samme som vi har i begge DataFrames.
Eksempel 2:
Nå lager vi to dataframmer som inneholder noen frukt- og grønnsaksnavn. "Food1" er den første ordboken her med to kolonner, henholdsvis "FR_NAME" og "VEG_NAME". Vi setter inn “Guava, Grapes, Mulberry, Peach” til “FR_NAME”. Og sett også inn "reddik, hvitløk, erter og rødbeter" til "veg_name". Den andre ordboken som er oppført her er “Food2” som har to kolonner. Vi legger også til "Fig, Orange, Lychee og Kiwi" til "FR_NAME" så vel som "kål, reddik, koriander og mynte" til "veg_name".
Vi lager begge ordbøker og lager dataframene til begge ordbøker. Vi viser den første DataFrame og deretter den andre DataFrame, den ene etter den andre. Vi satte deretter "vedlegg ()" -funksjonen for å legge til begge dataframene her. Vi setter også "ignorere_index" og justerer den til "True". Den ignorerer indeksverdiene til de to foregående dataframene og genererer en ny indeksverdi etter å ha lagt til dataene fra begge dataframene. Vi viser også DataFrame som vi får etter å legge til ved å bruke "print ()" -funksjonen.
Først gjengir det begge dataframene hver for seg. Deretter legger den til både DataFrames og viser den komplette nye DataFrame etter å ha lagt til begge DataFrames. Her ignorerer den indeksene for de to foregående dataframene og genererer den nye indeksverdien etter å ha lagt til begge dataframene.
Eksempel 3:
Vi lager dataframene til de forskjellige formene her. Deretter legger vi til disse dataframene som er forskjellige i former. Vi lager en dataaframe her ved å bruke ordboken som inneholder tre forskjellige kolonner. Vi kaller kolonnene “A1, B1, C1” og la til “1, 3, 5, 7” til “A1”, “2, 4, 6, 8” til “B1” og “11, 12, 13, 14 ”Til henholdsvis“ C1 ”, henholdsvis. Så kommer neste DataFrame som heter “Data2” med fire kolonner. Disse kolonnene er “A1, B1, C1 og D1”. Vi legger til “1, 2, 3” i “A1”, “5, 6, 7” i “B1”, “1, 5, 4” i “C1”, og også “8, 9, 10” i “D1 ”. Vi skriver ut disse to Dataframes separat og legger til begge dataframene til de forskjellige formene ved å bruke "vedlegg ()" -funksjonen.
Her er antall kolonner i begge dataframene forskjellig. Når antall kolonner i DataFrame ikke er like, brukes NAN -verdier til å fylle ut noen tomme mellomrom i et av dataframene. Vi lagrer DataFrame som er opprettet etter å ha brukt "vedlegg ()" -funksjonen i "data" -variabelen. Deretter setter vi variabelen i "print ()" -uttalelsen som vises på terminalen.
Dataframe som vi får etter å ha lagt til, viser “Nan” i “D1” -kolonnen fordi når det ikke er noen verdi i kolonnen, viser den “Nan”. Som begge dataframmer som vi legger ved her inneholder et annet antall kolonner, viser de resulterende DataFrame “Nan”.
Eksempel 4:
I denne koden legger vi en rad til DataFrame. For dette genererer vi en "Record_std" -ordbok med tre kolonner. Kolonnen "std_name" er den første kolonnen her som inneholder navnene på studentene som vi har. Disse navnene er “Noah”, “George”, “Robert”, “Samuel” og “Taylor”. "O_marks" er den andre kolonnen her med de oppnådde merkene til studentene som "42, 32, 57, 78 og 81" ". Så kommer "P_Marks" -kolonnene, og vi legger til "55, 69, 53, 46 og 92". Denne "Record_std" -ordboken blir ikke konvertert til DataFarme og vises.
Her er DataFrame som vi opprettet. Nå ønsker vi å legge en ny rad til denne dataaframe ved å bruke "vedlegg ()" -funksjonen. La oss prøve å bruke "vedlegg ()" -funksjonen for å legge til en rad.
Først erklærer vi en variabel “new_row” og angir noen data som vi ønsker å legge til som en ny rad. I kolonnen "std_name" vil vi legge til "Henry". I “O_Marks” satte vi “43”. Og i “P_Marks” setter vi inn “33”. Raddataene er fullført her. Deretter bruker vi "vedlegg ()" -funksjonen og legger denne raden til DataFrame som vi tidligere har laget og ignorerer indeksverdiene.
Den siste raden er satt inn her i det eksisterende DataFrame som vi også har gjort tidligere. Denne raden legges til ved hjelp av “vedlegg ()” -metoden.
Konklusjon
I denne guiden forklarte vi bruken av "append ()" -metoden i "pandaer" i dyp detalj. Ved hjelp av Pandas “Append ()” -funksjonen undersøkte vi 4 brukstilfeller for å legge til DataFrames i tillegg til å legge til en rad til slutten av den nåværende DataFrame (). Vi diskuterte at metoden “vedlegg ()” er en av de mest populære strategiene for å slå sammen dataene i dataforbehandling. "Vedlegg ()" -metoden i seg selv er ganske enkel å bruke. Etter en grundig studie av denne guiden, håper jeg at du vil få dette "vedlegg ()" -metodekonseptet.