您需要将变量设置为
data等于附加数据帧。与
appendpython list上的方法不同，pandas
append不会在原地发生
import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.Dataframe([])for i in np.arange(0, 4): if i % 2 == 0: data = data.append(pd.Dataframe({'A': i, 'B': i + 1}, index=[0]), ignore_index=True) else: data = data.append(pd.Dataframe({'A': i}, index=[0]), ignore_index=True)print(data.head()) A B0 0 1.01 2 3.02 3 NaN注意：
此答案旨在回答所提出的问题。但是，这不是组合大量数据帧的最佳策略。为了获得更好的解决方案，请在下面查看答案
每次调用append时，Pandas都会返回原始数据框的副本以及您的新行。这称为二次复制，它是一个O（N ^ 2）操作，很快就会变得非常慢（特别是因为您有大量数据）。
对于您的情况，我建议使用列表，将其追加到列表中，然后调用数据框构造函数。
a_list = []b_list = []for data in my_data: a, b = process_data(data) a_list.append(a) b_list.append(b)df = pd.Dataframe({'A': a_list, 'B': b_list})del a_list, b_list时机
%%timeitdata = pd.Dataframe([])for i in np.arange(0, 10000): if i % 2 == 0: data = data.append(pd.Dataframe({'A': i, 'B': i + 1}, index=[0]), ignore_index=True)else: data = data.append(pd.Dataframe({'A': i}, index=[0]), ignore_index=True)1 loops, best of 3: 6.8 s per loop%%timeita_list = []b_list = []for i in np.arange(0, 10000): if i % 2 == 0: a_list.append(i) b_list.append(i + 1) else: a_list.append(i) b_list.append(None)data = pd.Dataframe({'A': a_list, 'B': b_list})100 loops, best of 3: 8.54 ms per loop
