函数np.append(arr, values, axis=None)

作用：

为原始array添加一些values

参数：

arr:需要被添加values的数组
	
values:添加到数组arr中的值（array_like，类数组）
	
axis:可选参数，如果axis没有给出，那么arr，values都将先展平成一维数组。注：如果axis被指定了，那么arr和values需要有相同的shape，否则报错：ValueError: arrays must have same number of dimensions
补充对axis的理解

axis的最大值为数组arr的维数-1，如arr维数等于1，axis最大值为0；arr维数等于2，axis最大值为1，以此类推。
	
当arr的维数为2(理解为单通道图)，axis=0表示沿着行方向添加values；axis=1表示沿着列方向添加values
	
当arr的维数为3(理解为多通道图)，axis=0，axis=1时同上；axis=2表示沿着深度方向添加values
返回：

添加了values的新数组

e.g.

1. 不考虑axis

    arr，values都将先展平成一维数组,然后沿着axis=0的方向在arr后添加values

import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5]
c=[[6,7],[8,9]]
print(np.append(a,b))
print(np.append(a,c))

输出结果如下：

[1 2 3 4 5]
[1 2 3 6 7 8 9]


2. 考虑axis

    arr,values的shape相同

import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5]
c=[[6,7],[8,9]]
d=[[10,11],[12,13]]
print('在一维数组a后添加values,结果如下：{}'.format(np.append(a,b,axis=0)))
print('沿二维数组c的行方向添加values结果如下：'.format(np.append(c,d,axis=0)))
print('沿二维数组c的列方向添加values结果如下：'.format(np.append(c,d,axis=1)))
print('使用了axis，若arr和values的形状不同，则报错：'.format(np.append(a,c,axis=0)))

结果如下：

在一维数组a后添加values,结果如下：
[1 2 3 4 5]
沿二维数组c的行方向添加values结果如下：
[[ 6  7]
 [ 8  9]
 [10 11]
 [12 13]]
沿二维数组c的列方向添加values结果如下：
[[ 6  7 10 11]
 [ 8  9 12 13]]

3. 考虑axis，如果arr和values的形状不同，则报错：

import numpy as np
a=[1,2,3]
c=[[6,7],[8,9]]
print(np.append(a,c,axis=0))


输出结果如下：

Traceback (most recent call last):
  File "F:\eclipse-workspace\test\t1.py", line 4, in <module>
    print(np.append(a,c,axis=0))
  File "E:\anaconda\anzhuang\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py", line 4694, in append
    return concatenate((arr, values), axis=axis)
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

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我们不生产数据，我们只是数据的搬运工



 

append函数会在数组后加上相应的元素

例：

a=[1,2,3]
a.append(5)

此时，运行结果为 [1, 2, 3, 5]

a=[1,2,3]
a.append([5])

此时，运行结果为 [1, 2, 3, [5]]

结果不再为一个数组，而是list

用append生成多维数组：

import numpy as np
a=[] 
for i in range(5): 
    a.append([])
    for j in range(5): 
        a[i].append(i)

结果如下：

[[0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1, 1],
 [2, 2, 2, 2, 2],
 [3, 3, 3, 3, 3],
 [4, 4, 4, 4, 4]]

矩阵转置函数transpose方法：

a=np.transpose(a)

结果如下：

      ([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4]])

数组合并操作：

h=np.arange(-2,2,1)
h.shape
k1=np.c_[h,h] #横向合并函数1 np.c_，将数组转化为列向量
k2=np.hstack((h,h)) #横向合并函数2 np.hstack，将数组作为横向量
print("k1="+str(k1))
print("k2="+str(k2))
l1=np.r_[[h],[h]] #纵向合并函数np.r_
l2=np.vstack((h,h)) #纵向合并函数np.vstack
print("l1="+str(l1))
print("l2="+str(l2))

结果如下：

k1=[[-2 -2]
 [-1 -1]
 [ 0  0]
 [ 1  1]]
k2=[-2 -1  0  1 -2 -1  0  1]
l1=[[-2 -1  0  1]
 [-2 -1  0  1]]
l2=[[-2 -1  0  1]
 [-2 -1  0  1]]

官方文档介绍链接：append方法介绍
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
功能说明：向dataframe对象中添加新的行，如果添加的列名不在dataframe对象中，将会被当作新的列进行添加

other：DataFrame、series、dict、list这样的数据结构
ignore_index：默认值为False，如果为True则不使用index标签
verify_integrity ：默认值为False，如果为True当创建相同的index时会抛出ValueError的异常
sort：boolean，默认是None，该属性在pandas的0.23.0的版本才存在。

append添加字典
    import pandas as pd
    
    data = pd.DataFrame()
    a = {"x":1,"y":2}
    data = data.append(a,ignore_index=True)
    print(data)


append添加series
如果不添加ignore_index=True，会报错提示TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name，如果不添加ignore_index=True，也可以改成以下代码
    import pandas as pd

    data = pd.DataFrame()
    series = pd.Series({"x":1,"y":2},name="a")
    data = data.append(series)
    print(data)



注意：当dataframe使用append方法添加series的时候，必须要设置name，设置name名称将会作为index的name。
append添加list
    data = pd.DataFrame()
    a = [1,2,3]
    data = data.append(a)
    print(data)



如果list是一维的，则是以列的形式来进行添加，如果list是二维的则是以行的形式进行添加的，如果是三维的则只添加一个值
    data = pd.DataFrame()
    a = [[[1,2,3]]]
    data = data.append(a)
    print(data)


注意：在多次使用append方法追加数据的时候，可能会出现相同的index
    data = pd.DataFrame()
    a = [[1,2,3],[4,5,6]]
    data = data.append(a)
    a = [[7,8,9],[10,11,12]]
    data = data.append(a)
    print(data)



如果想要添加的index不出现重复的情况，可以通过设置ignore_index=True来避免
    data = pd.DataFrame()
    a = [[1,2,3],[4,5,6]]
    data = data.append(a,ignore_index=True)
    a = [[7,8,9],[10,11,12]]
    data = data.append(a,ignore_index=True)
    print(data)

#append()
a = []
a.append(['A','B','C'])#给列表添加列表
a.append('a')#给列表添加字符串，字符串必须引号
a.append(5)#给列表添加整数，浮点都不用加引号，加引号就转换成字符串了
print(a)

运行结果为

[['A', 'B', 'C'], 'a', 5]