df.append() 未附加到 DataFrame

Pandas

DataFrame 是 Pandas 库中的一个重要数据结构，用于处理和分析具有不同类型数据的表格形式数据。在数据分析和数据科学领域，我们经常需要对数据进行整理和处理，而 DataFrame 提供了一种方便和高效的方法来完成这些任务。

在实际操作中，我们经常需要将新的数据添加到现有的 DataFrame 中。这时，我们可以使用 df.append() 方法来实现。df.append() 方法可以将一个 DataFrame 或者一个 Series 添加到另一个 DataFrame 的末尾，生成一个新的 DataFrame。这种方式不会改变原始的 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。

不过需要注意的是，df.append() 方法并不会在原始 DataFrame 上进行修改，而是生成一个新的 DataFrame。这是因为 DataFrame 是一种不可变的数据结构，任何对 DataFrame 的操作都会生成一个新的 DataFrame。因此，在使用 df.append() 方法时，我们需要将返回的新 DataFrame 赋值给一个新的变量。

下面，让我们来看一个简单的示例代码，演示如何使用 df.append() 方法将新的数据添加到 DataFrame 中：

Python
import Pandas as pd
# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])
# 创建一个新的数据
new_data = pd.Series(['张三', 28, '男'], index=df.columns)
# 将新的数据添加到 DataFrame 中
new_df = df.append(new_data, ignore_index=True)
# 打印新的 DataFrame
print(new_df)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个空的 DataFrame，然后创建了一个新的数据（一个 Series 对象），包含了姓名、年龄和性别这三个字段的值。接着，我们使用 df.append() 方法将新的数据添加到 DataFrame 中，并将返回的新 DataFrame 赋值给一个新的变量 new_df。最后，我们打印出新的 DataFrame，可以看到新的数据已经成功添加到了 DataFrame 的末尾。

通过以上示例，我们可以看出，使用 df.append() 方法能够方便地将新的数据添加到 DataFrame 中，并生成一个新的 DataFrame。这在数据处理和分析的过程中非常有用，可以帮助我们快速地整理和处理数据。