从 `pandas.append` 到 `pandas.concat`: 性能与用法

在 pandas 中，append 和 concat 都是用于将数据添加到 DataFrame 或 Series 中的常用方法。尽管它们的名字相似，但它们在使用和性能上有一些重要的区别。在较早的 pandas 版本中，append 是用于向 DataFrame 添加行的首选方法。然而，随着 pandas 的不断发展和优化，concat 方法在某些情况下可能成为更好的选择。
首先，让我们来了解一下 append 方法。append 方法将一个 Series 或 DataFrame 添加到目标 Series 或 DataFrame 的末尾。它非常适合在循环中逐行添加数据，但在大数据集上可能会导致性能问题。这是因为 append 方法会创建一个新的 DataFrame 或 Series，并将新数据添加到末尾。这会导致大量的内存分配和数据复制操作。
另一方面，concat 方法则更适合用于大规模数据的拼接。与 append 不同，concat 会保留原始数据的布局，并将新数据添加到现有数据的末尾。这意味着它不需要重新分配内存和复制数据。因此，在处理大规模数据时，使用 concat 方法通常会比使用 append 方法更快、更高效。
下面是一个简单的示例，演示如何使用 concat 方法将两个 DataFrame 拼接在一起：

import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
# 使用 concat 方法拼接 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

在这个例子中，我们创建了两个简单的 DataFrame，并使用 concat 方法将它们拼接在一起。输出结果是一个新的 DataFrame，其中包含两个原始 DataFrame 的所有行和列。
需要注意的是，concat 方法默认按行拼接 DataFrame，也就是说，它会保留原始数据的行顺序。如果你希望按列拼接 DataFrame，可以使用 axis 参数指定拼接方向。例如，axis=1 表示按列拼接。
另外，如果你希望在拼接时忽略索引（行标签），可以使用 ignore_index=True 参数。这将重新生成新的行标签。
总的来说，尽管 append 方法在某些情况下仍然适用，但在处理大规模数据时，建议使用 concat 方法代替 append 方法。这是因为 concat 方法在性能上通常更优，并且能够更好地处理大规模数据的拼接操作。