Pandas 1.4.0中DataFrame.append的废弃说明

在Pandas 1.4.0版本中，DataFrame.append方法已被废弃。这是因为在过去的一段时间里，我们发现DataFrame.append方法存在一些性能问题和潜在的错误来源。因此，为了提高代码的稳定性和性能，我们决定废弃该方法。
现在，我们建议使用pandas.concat函数来合并数据帧。pandas.concat函数是专门用于合并数据帧的函数，它比DataFrame.append方法更加灵活和强大。下面是一个简单的示例，演示如何使用pandas.concat函数合并数据帧：

import pandas as pd
# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
# 使用pandas.concat函数合并数据帧
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出：

A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

在上面的示例中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，然后使用pandas.concat函数将它们合并成一个新的数据帧result。注意，在使用pandas.concat函数时，需要将所有要合并的数据帧放入一个列表中，并传递给函数。
另外，需要注意的是，pandas.concat函数默认按行进行合并，即将多个数据帧水平堆叠在一起。如果需要按列进行合并，可以使用axis参数指定合并的轴向。例如，下面的代码将按列合并两个数据帧：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

输出：

A  B  A  B
0  1  3  5  7
1  2  4  6  8

通过设置axis参数为1，我们可以将两个数据帧按列进行合并。在输出结果中，可以看到数据帧是按列进行堆叠的。
总的来说，虽然DataFrame.append方法已被废弃，但使用pandas.concat函数进行数据帧合并可以很好地替代它。pandas.concat函数更加灵活和强大，能够满足各种不同的合并需求。因此，建议在Pandas 1.4.0及以上版本中使用pandas.concat函数进行数据帧合并。