append()-Methode
Kombiniert Zeilen aus zwei oder mehreren Datenrahmen in einem einzelnen Datenrahmen, indem einer der Datenrahmen unten an den anderen Datenrahmen angehängt wird.
Syntax
datenrahmen_1_name.append(common_columns_only = True|False, all_chars = True|False, datenrahmen_2_name, datenrahmen_3_name, ...n)
Parameter
Name | Beschreibung |
---|---|
common_columns_only = True | False |
|
all_chars = True | False |
|
datenrahmen_2_name, datenrahmen_3_name, ...n |
Ein oder mehrere anzuhängende Datenrahmen. Datenrahmen werden in der Reihenfolge angehängt, in der Sie sie angeben. Der Ausgabedatenrahmen enthält zuerst die Zeilen aus datenrahmen_1, dann folgen die Zeilen aus datenrahmen_2 usw. Die Quelldatenrahmen können unterschiedliche oder identische Spalten aufweisen. |
Gibt zurück
HCL-Datenrahmen zurück.
Beispiele
Datenrahmen mit identischen Datenstrukturen anhängen
Sie hängen die Datenrahmen Trans_Jan, Trans_Feb und Trans_Mar an einen einzelnen Datenrahmen namens Trans_Q1 an, der alle Zeilen der drei Quelldatenrahmen enthält.
Die Spalten der Quelldatenrahmen stimmen überein, sodass es keine Rolle spielt, ob Sie für common_columns_only „True“ oder „False“ auswählen.
Trans_Q1 = Trans_Jan.append(common_columns_only = False, all_chars = False, Trans_Feb, Trans_Mar)
Datenrahmen mit verschiedenen Datenstrukturen anhängen
Ihnen liegen unterschiedliche Datenrahmen vor, die Mitarbeiterdaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen eines Unternehmens enthalten. Sie benötigen alle Mitarbeiterdaten in einem einzelnen Datenrahmen, um Analysen durchführen zu können. Die meisten Spalten sind in allen Datenrahmen identisch, doch einige Spalten, die Sie für Ihre Analyse nicht benötigen, weichen in den einzelnen Datenrahmen ab.
Sie verwenden common_columns_only, um festzulegen, dass nur solche Spalten in den Ausgabedatenrahmen aufgenommen werden sollen, die in allen Datenrahmen identisch sind. Falls eine Spalte also in nur einem Datenrahmen fehlt, wird sie nicht ausgegeben.
Employees_All = Employees_HQ.append(common_columns_only = True, all_chars = False, Employees_West, Employees_South)