如何将DataFrame指定行追加到另一个DataFrame？append报错求助

错误原因分析 #

你遇到的append() missing one required positional argument: 'other'错误，主要有两种常见情况：

• pandas版本问题：pandas 2.0及以上版本已经彻底移除了DataFrame.append()方法，原来的调用方式自然会报错。
• 参数格式不匹配：即使是旧版本pandas，若传入的行数据格式不对（比如直接传numpy数组），或目标DataFrame未正确初始化，也可能触发该错误。

具体解决方法 #

情况1：使用pandas 2.0+版本（推荐方案）

官方推荐用pd.concat()替代append()，这也是更高效的做法：

1. 先把要追加的单行转成DataFrame（用双括号iloc[[i]]，避免返回Series）
2. 用concat合并两个DataFrame

import pandas as pd

# 提取要追加的行（双括号返回DataFrame）
target_row = data.iloc[[i]]
# 合并到a中，ignore_index=False保留原行的时间索引
a = pd.concat([a, target_row], ignore_index=False)

如果不需要保留原索引，将ignore_index设为True即可。

情况2：使用pandas 2.0以下版本

确保目标DataFramea已正确初始化（和data列名一致），再用append()：

# 先初始化空的a，列名和data保持一致
a = pd.DataFrame(columns=data.columns)
# 追加单行（iloc[i]返回Series，直接传入即可）
a = a.append(data.iloc[i], ignore_index=False)

如果用data.values[i]（numpy数组），需要先转成Series：

row_series = pd.Series(data.values[i], index=data.columns)
a = a.append(row_series, ignore_index=False)

效率优化提示 #

如果需要批量追加多行，别在循环里反复调用concat或append——先收集所有要筛选的行号，一次性提取后合并，效率会高很多：

# 假设你有多个目标行号存在列表里
selected_rows = [0, 3, 5]
# 一次性提取所有目标行
target_rows = data.iloc[selected_rows]
# 合并到a中
a = pd.concat([a, target_rows], ignore_index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BEn