如何低改动修复pandas append方法弃用触发的FutureWarning

你收到的警告是因为pandas自1.4.0版本起正式废弃DataFrame.append()方法，该方法会在后续版本中被完全移除，官方推荐使用pandas.concat()实现相同的行追加效果，替换时不需要修改原有代码的前置计算逻辑，仅调整追加行的调用代码即可。

pandas.concat()的作用是拼接多个pandas对象，逐行追加时只需要先把待追加的字典格式行转为单行DataFrame，再和原DataFrame传入concat即可，原有ignore_index=True的参数逻辑完全不变。

• 示例1修改后代码（仅替换append调用行，其余逻辑完全保留）：

init_hour = pd.to_datetime('00:00:00')
orig_hour = init_hour+timedelta(days=1)
while init_hour < orig_hour:
   row = {'Hours': init_hour.time()}
   # 原代码: df = df.append(row, ignore_index = True)
   df = pd.concat([df, pd.DataFrame([row])], ignore_index=True)
   init_hour = init_hour + timedelta(minutes=60)

• 示例2修改后代码（同样仅替换append调用行）：

row2 = {'date': tmp_date, 'false_negatives': fn, 'total': total}
# 原代码: df2 = df2.append(row2, ignore_index = True)
df2 = pd.concat([df2, pd.DataFrame([row2])], ignore_index=True)

不管是原来的append还是上面逐行调用concat的写法，每次执行都会生成一个全新的DataFrame对象，循环行数较多时性能较差。如果愿意做极小的逻辑调整，可以先把所有待追加的行存在普通Python列表里，循环结束后一次性拼接，性能会有明显提升，且不会影响你原有生成每行数据的计算逻辑：

init_hour = pd.to_datetime('00:00:00')
orig_hour = init_hour+timedelta(days=1)
# 用普通列表收集待追加的行
append_rows = []
while init_hour < orig_hour:
   row = {'Hours': init_hour.time()}
   append_rows.append(row)
   init_hour = init_hour + timedelta(minutes=60)
# 一次性完成拼接
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(append_rows)], ignore_index=True)

注意：这里列表调用的append()是Python原生列表的方法，和pandas的DataFrame.append无关，可以正常使用不会触发警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carola