Pandas中向新DataFrame添加特定类型数据返回空表问题求助

哈哈，这个问题我太熟悉了！刚用Pandas的时候我也被这个append()的特性坑过好几次😆

问题出在哪？ #

核心原因是：Pandas的append()方法不会原地修改你的原DataFrame。它的设计是返回一个包含新增数据的全新DataFrame对象，而你现在的代码只是调用了append()，却没有把返回的结果重新赋值给date变量——所以原来的date还是保持创建时的空状态，自然打印出来是空的。

另外还有个小细节：你创建的pd.Series没有指定列名，就算赋值成功，也可能出现列不匹配的问题，最好明确指定和DataFrame一致的列名。

怎么解决？ #

给你几个可行的方案，按推荐程度排序：

方案1：用官方推荐的pd.concat()（最稳妥）

因为append()在Pandas 2.0及以上版本已经被标记为弃用了，官方更推荐用concat来合并数据：

import pandas as pd

# 初始化空DataFrame
date = pd.DataFrame(columns=['Date'])
# 构造要添加的单行数据（转成DataFrame格式）
new_row = pd.DataFrame({'Date': [report2.loc[1, 'Serv']]})
# 合并原DataFrame和新行，重新赋值给date
date = pd.concat([date, new_row], ignore_index=True)
print(date)

方案2：修正append()的用法（兼容旧版本）

如果你还在使用较低版本的Pandas，一定要记得把append()的返回值重新赋值给原变量，同时给Series指定列名：

import pandas as pd

date = pd.DataFrame(columns=['Date'])
# 把append的结果重新赋值给date，同时给Series指定name匹配列名
date = date.append(pd.Series(report2.loc[1, 'Serv'], name='Date'), ignore_index=True)
print(date)

方案3：直接从列表构造（适合少量数据）

如果只是添加单条数据，这种方式更简单直接：

import pandas as pd

# 直接用字典列表初始化DataFrame
date = pd.DataFrame([{'Date': report2.loc[1, 'Serv']}])
print(date)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mac