Кажется, что это работает
julia> df = Pandas.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=[:A, :B])
A B
0 1 2
1 3 4
julia> df2 = Pandas.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=[:A, :B])
A B
0 5 6
1 7 8
julia> df.pyo[:append](df2, ignore_index = true )
PyObject A B
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
Примечания:
- Я не знаю, вещь ли это Панда или вещь Джулии 1.0 PyCall, но объект кажетсяперед вызовом метода нужно явно указать поле .pyo.Если вы попробуете
df[:append]
, он попытается интерпретировать это так, как будто вы пытаетесь проиндексировать столбец :append
:.Попробуйте сделать df[:col3] = 3
, чтобы понять, что я имею в виду - Существует нативный пакет DataFrames от julia.Нет необходимости использовать Pandas, если у вас нет какой-то странной проблемы "Я уже готовый код".И даже тогда вы, вероятно, просто усложняете вещи, используя Pandas через слой Python в Julia.
Для справки, вот эквивалент в julia DataFrames:
julia> df = DataFrames.DataFrame( [1:2, 3:4], [:A, :B]);
julia> df2 = DataFrames.DataFrame( [5:6, 7:8], [:A, :B]);
julia> append!(df, df2)
4×2 DataFrames.DataFrame
│ Row │ A │ B │
├─────┼───┼───┤
│ 1 │ 1 │ 3 │
│ 2 │ 2 │ 4 │
│ 3 │ 5 │ 7 │
│ 4 │ 6 │ 8 │