介绍
在数据分析和处理过程中，我们总是需要从多个数据源中获取数据并对数据进行合并。这个时候，pandas库提供了一个非常方便的函数——append函数，用于将多个DataFrame或Series对象合并成一个。
在这篇文章中，我们将详细介绍pandas的append函数的使用方法，包括如何使用它将多个数据源合并成一个，以及它的一些参数的用法。
正文
选择要合并的数据
在使用append函数前，我们首先需要选择要合并的数据。这些数据可以是多个DataFrame或Series对象，也可以是一个列表。
例如，我们有两个DataFrame对象a和b：
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
b = pd.DataFrame({'A': [3, 4], 'B': [5, 6]})
我们可以使用append函数将这两个DataFrame合并成一个新的DataFrame：
c = a.append(b) print(c)
输出结果如下：
A B 0 1 3 1 2 4 0 3 5 1 4 6
可以看到，append函数将DataFrame b添加到了DataFrame a的下方，生成了一个新的DataFrame对象c。
控制索引
如果我们不想保留原来的索引，可以设置参数ignore_index为True：
c = a.append(b, ignore_index=True) print(c)
输出结果如下：
A B 0 1 3 1 2 4 2 3 5 3 4 6
可以看到，新的DataFrame对象c的索引被重置为了0到3。
合并列
当我们合并多个DataFrame时，有时候需要合并它们的列。例如，我们有两个DataFrame对象a和b，它们有不同的列：
a = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
b = pd.DataFrame({'C': [3, 4], 'D': [5, 6]})
我们可以使用append函数将这两个DataFrame的列合并成一个新的DataFrame：
c = a.append(b) print(c)
输出结果如下：
A B C D
0 1.0 3.0 NaN NaN
1 2.0 4.0 NaN NaN
0 NaN NaN 3.0 5.0
1 NaN NaN 4.0 6.0
可以看到，新的DataFrame对象c包含了两个DataFrame的所有列。如果原来的DataFrame没有某一列，则该列的值将为NaN。
合并多个数据源
除了可以合并两个DataFrame以外，我们也可以合并多个DataFrame。例如，我们有三个DataFrame对象a、b、c：
a = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
b = pd.DataFrame({'C': [3, 4], 'D': [5, 6]})
c = pd.DataFrame({'E': [5, 6], 'F': [7, 8]})
我们可以使用append函数将它们合并成一个新的DataFrame：
d = a.append([b, c]) print(d)
输出结果如下：
A B C D E F
0 1.0 3.0 NaN NaN NaN NaN
1 2.0 4.0 NaN NaN NaN NaN
0 NaN NaN 3.0 5.0 NaN NaN
1 NaN NaN 4.0 6.0 NaN NaN
0 NaN NaN NaN NaN 5.0 7.0
1 NaN NaN NaN NaN 6.0 8.0
可以看到，新的DataFrame对象d包含了三个原来的DataFrame的所有列。
合并Series对象
除了DataFrame对象以外，我们也可以使用append函数合并Series对象。例如，我们有两个Series对象a和b：
a = pd.Series([1, 2]) b = pd.Series([3, 4])
我们可以使用append函数将它们合并成一个新的Series对象：
c = a.append(b) print(c)
输出结果如下：
0 1 1 2 0 3 1 4 dtype: int64
可以看到，新的Series对象c包含了两个原来的Series对象。
总结
在本文中，我们详细介绍了pandas的append函数的使用方法，包括如何使用它将多个数据源合并成一个，以及它的一些参数的用法。使用append函数可以更方便地将多个DataFrame或Series对象合并成一个，并且可以灵活控制索引和列的合并。