pandas 创建空dataframe|极客教程

pandas 创建空dataframe

在使用 pandas 进行数据处理时，有时候我们需要创建一个空的 DataFrame 来存储数据。本文将详细介绍如何使用 pandas 创建一个空的 DataFrame，并且演示一些常见操作。

什么是 DataFrame

DataFrame 是 pandas 中的一个重要数据结构，类似于 Excel 表格，是一个二维的、大小可变的数据结构，每一列可以是不同的数据类型。DataFrame 既有行索引也有列索引，可以进行各种数据操作和分析。

创建空的 DataFrame

要创建一个空的 DataFrame，可以使用 pandas 的 DataFrame() 函数，并指定列名。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

运行以上代码，得到的输出为：

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C]
Index: []

从结果可以看出，我们成功创建了一个空的 DataFrame，并指定了列名为 ‘A’、’B’、’C’。但是这个 DataFrame 中并没有任何数据。

添加数据

在创建了空的 DataFrame 之后，我们通常需要往其中添加数据。以下是添加数据的几种常见方法：

方法一：使用 `loc` 添加一行数据

# 使用 loc 添加一行数据
df.loc[0] = [1, 2, 3]

print(df)

运行以上代码，得到的输出为：

   A  B  C
0  1  2  3

通过 loc 方法，我们成功在空的 DataFrame 中添加了一行数据。

方法二：使用 `append` 添加多行数据

# 使用 append 添加多行数据
new_data = pd.DataFrame([[4, 5, 6], [7, 8, 9]], columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

print(df)

运行以上代码，得到的输出为：

通过 append 方法，我们成功在原有的 DataFrame 中添加了两行数据。

方法三：使用 `at` 或 `iat` 指定位置添加数据

# 使用 at 指定位置添加数据
df.at[2, 'A'] = 10
df.iat[2, 1] = 11

print(df)

运行以上代码，得到的输出为：

    A   B   C
0   1   2   3
1   4   5   6
2  10  11 NaN

通过 at 或 iat 方法，我们成功在指定位置添加了数据。

删除数据

除了添加数据，有时候我们也需要删除 DataFrame 中的数据。以下是删除数据的几种常见方法：

方法一：使用 `drop` 删除指定行或列

# 删除指定行
df = df.drop(index=2)

# 删除指定列
df = df.drop(columns='C')

print(df)

运行以上代码，得到的输出为：

   A  B
0  1  2
1  4  5

通过 drop 方法，我们成功删除了 DataFrame 中的指定行和列。

方法二：使用 `drop_duplicates` 删除重复行

# 添加重复的数据
df = df.append(pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5]], columns=['A', 'B']))

# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()

print(df)

运行以上代码，得到的输出为：

   A  B
0  1  2
1  4  5

通过 drop_duplicates 方法，我们成功删除了 DataFrame 中的重复行。

总结

通过以上的介绍，我们学习了如何使用 pandas 创建一个空的 DataFrame，并对其进行添加和删除数据的操作。DataFrame 是 pandas 中非常重要的数据结构，可以方便地进行数据处理和分析。

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