Pandas append() 将被弃用，我无法将特定的 df.append() 转换为 df.concat()

Question

我有一个当前迭代，根据创建的新series将新行填充到dataframe：

for i in range (x):
nextMonth = df.index[-1] + DateOffset(months=1)
newRow = pd.Series({'col_1':None,'col_2':1}, name=nextMonth)
df = df.append(newRow)

这很好用。在正确的df列(col_1和col_2(上创建新行，并且我在df(date上的2022-02-01(上有一个正确的名为nextMonth的索引。

col_1  col_2
date
1994-07-01  0.0684   7.177511
1994-08-01  0.0186   6.718000
1994-09-01  0.0153   6.595327
1994-10-01  0.0262   6.495939
1994-11-01  0.0281   6.330091
...            ...        ...
2021-10-01  0.0125   1.035140
2021-11-01  0.0095   1.022360
2021-12-01  0.0073   1.012739
2022-01-01  0.0054   1.005400
2022-02-01     NaN   1.000000 -----> series added

请注意，我使用series命名索引来匹配df列，并且我还使用series名称在最终的df上将其用作命名索引(nextMonth(。

由于df.append()将被弃用，我正在努力使用df.concat()执行相同的指令。

Answer 1

通过稍微修改循环，可以使构建字典成为dict理解；用它构造一个DataFrame；则使用CCD_ 17将其连接到CCD_。例如，如果x=3:

x = 3
df = (pd.concat((df, pd.DataFrame.from_dict(
{df.index[-1] + DateOffset(months=i+1): {'col_1':np.nan, 'col_2':1} 
for i in range(x)}, orient='index')))
.rename_axis(index=df.index.name))

输出：

col_1     col_2
date                        
1994-07-01  0.0684  7.177511
1994-08-01  0.0186  6.718000
1994-09-01  0.0153  6.595327
1994-10-01  0.0262  6.495939
1994-11-01  0.0281  6.330091
2021-10-01  0.0125  1.035140
2021-11-01  0.0095  1.022360
2021-12-01  0.0073  1.012739
2022-01-01  0.0054  1.005400
2022-02-01     NaN  1.000000
2022-03-01     NaN  1.000000
2022-04-01     NaN  1.000000