Python 一个接一个地添加数据帧，但增加索引

我有一个和。但是，有一列具有ID，我希望添加到其中的数据帧行从第一个数据帧的最高QID开始增加。我知道如何一个接一个地添加数据帧。第二列的列名包含在第一列中

df_qb.append(dfgrouped)

直到今天，我还试图在原始数据帧的QID列中获得最大值

# get highest QID and start the QID of the appended rows from here
max_qid = df_qb.QID.astype(dtype = int, errors = 'ignore').max()

但这让我想起：

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-92-03bff1b7ef93> in <module>
      1 # get highest QID and start the QID of the appended rows from here
----> 2 max_qid = df_qb.QID.astype(dtype = int, errors = 'ignore').max()

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in stat_func(self, axis, skipna, level, numeric_only, **kwargs)
  11213             return self._agg_by_level(name, axis=axis, level=level, skipna=skipna)
  11214         return self._reduce(
> 11215             f, name, axis=axis, skipna=skipna, numeric_only=numeric_only
  11216         )
  11217 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in _reduce(self, op, name, axis, skipna, numeric_only, filter_type, **kwds)
   3889                 )
   3890             with np.errstate(all="ignore"):
-> 3891                 return op(delegate, skipna=skipna, **kwds)
   3892 
   3893         # TODO(EA) dispatch to Index

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py in f(values, axis, skipna, **kwds)
    123                     result = alt(values, axis=axis, skipna=skipna, **kwds)
    124             else:
--> 125                 result = alt(values, axis=axis, skipna=skipna, **kwds)
    126 
    127             return result

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py in reduction(values, axis, skipna, mask)
    835                 result = np.nan
    836         else:
--> 837             result = getattr(values, meth)(axis)
    838 
    839         result = _wrap_results(result, dtype, fill_value)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py in _amax(a, axis, out, keepdims, initial, where)
     28 def _amax(a, axis=None, out=None, keepdims=False,
     29           initial=_NoValue, where=True):
---> 30     return umr_maximum(a, axis, None, out, keepdims, initial, where)
     31 
     32 def _amin(a, axis=None, out=None, keepdims=False,

TypeError: '>=' not supported between instances of 'str' and 'float'

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
1#获取最高QID并从这里开始附加行的QID
---->2 max_qid=df_qb.qid.astype（dtype=int，errors='ignore'）。max（）
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\generic.py在stat\u func中（self、axis、skipna、level、仅限数值，**kwargs）
11213返回自我。按级别（名称，轴=轴，级别=级别，skipna=skipna）
11214返回自我(
>11215 f，名称，轴=轴，skipna=skipna，仅数值=仅数值
11216         )
11217
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\series.py in\u reduce（self、op、name、axis、skipna、仅数字、过滤器类型、**kwds）
3889                 )
3890带有np.errstate（all=“ignore”）：
->3891返回op（代表，skipna=skipna，**kwds）
3892
3893#待办事项（EA）发送至索引
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\nanops.py（值、轴、skipna、**kwds）
123结果=高度（值，轴=轴，skipna=skipna，**kwds）
124其他：
-->125结果=高度（值，轴=轴，skipna=skipna，**kwds）
126
127返回结果
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\nanops.py缩减（值、轴、skipna、掩码）
835结果=np.nan
836其他：
-->837结果=getattr（值，方法）（轴）
838
839结果=\包装\结果（结果、数据类型、填充\值）
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\numpy\core\\u methods.py in\u amax（a，axis，out，keepdims，initial，where）
28 def _amax（a，轴=无，输出=无，keepdims=假，
29初始值=新值，其中=真）：
--->30返回umr_最大值（a、轴、无、输出、保持、初始、其中）
31
32 def _amin（a，轴=无，输出=无，keepdims=假，
TypeError:“>=”在“str”和“float”的实例之间不受支持

如果选中：

错误{'raise'，'ignore'}，默认为'raise'
控制对提供的数据类型的无效数据引发异常

raise：允许引发异常
忽略：抑制异常。出错时返回原始对象

因此，要将值转换为数字，您需要使用

errors='compresse'

：

max_qid = pd.to_numeric(df_qb.QID, errors = 'coerce').max()
dfgrouped['QID'] = np.arange(max_qid + 1, max_qid + len(dfgrouped) + 1)

df = df_qb.append(dfgrouped)

---

非常感谢！我如何在

QID

列中使用此数字附加一个新的数据帧？@revolumiconformonica-不确定是否100%理解，如果需要覆盖

dfgrouped['QID']

列，使用

max_QID

中的连续值使用编辑的答案。