错误“DataFrame'对象没有属性'append'”:使用'concat'代替
在pandas中,'append'方法从 2.0 版开始已被删除并被“concat”取代。这意味着您不能再使用 DataFrame.append() 将字典作为新行添加到 DataFrame 中。要解决此错误并实现所需的功能,您应该使用“concat”。
使用“concat”
将字典作为新行附加到使用“concat”的 DataFrame,请按照以下步骤操作:
-
将字典转换为具有一行的 DataFrame:
new_row_df = pd.DataFrame([new_row])
-
将新行 DataFrame 与原始 DataFrame 连接:
df = pd.concat([df, new_row_df], ignore_index=True)
替代方案:使用“loc”(与注意)
另一个选项,但有一些限制,是使用 'loc':
df.loc[len(df)] = new_row
但是,请注意,这仅在新索引尚不存在时才有效在 DataFrame 中(通常是索引为 RangeIndex 的情况)。
为什么是“append”删除了?
“append”方法已被删除,因为它对于重复插入效率低下。虽然“list.append”每一步的复杂度为 O(1),但“DataFrame.append”的复杂度为 O(n),这使得循环速度变慢。此外,它为每个步骤创建了一个新的 DataFrame,从而导致二次行为。
重复插入的最佳实践
如果您需要重复将行追加到 DataFrame ,最好收集列表中的新项目,将其转换为 DataFrame,然后在循环末尾将其连接到原始 DataFrame。这种方法避免了重复追加操作的开销。
以上是如何替换 Pandas 已弃用的'append”方法以将行添加到 DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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