Pandas afegeix files i columnes a DataFrame buit
Parlem de com crear un DataFrame buit i afegir-hi files i columnes a Pandas i Python . Hi ha diverses maneres de fer aquesta tasca. Aquí tractarem el següent apartat:
- Creació d'un marc de dades buit a Pandes
- Afegeix una fila a Dataframe a Pandas
- Afegeix una fila a Dataframe a Pandas
S'està creant un marc de dades buit
Creació d'un objecte DataFrame buit.
Python 3
# import pandas library as pd> import> pandas as pd> df> => pd.DataFrame()> print> (df)> |
Sortida:
Empty DataFrame Columns: [] Index: []
Afegeix la columna al marc de dades per buidar el marc de dades
Exemple 1: Creeu un DataFrame complet buit sense cap nom de columna ni índexs i després afegiu columnes a Pandas un a un a ell.
Python 3
# import pandas library as pd> import> pandas as pd> # create an Empty DataFrame object> df> => pd.DataFrame()> print> (df)> # append columns to an empty DataFrame> df[> 'Name'> ]> => [> 'Ankit'> ,> 'Ankita'> ,> 'Yashvardhan'> ]> df[> 'Articles'> ]> => [> 97> ,> 600> ,> 200> ]> df[> 'Improved'> ]> => [> 2200> ,> 75> ,> 100> ]> df> |
Sortida:
Exemple 2: Aquest mètode crearà un nou Dataframe amb una nova columna afegida a l'antic Dataframe assignar a Pandas.
Python 3
# Import pandas package> import> pandas as pd> # Define a dictionary containing Students data> data> => {> 'Name'> : [> 'Jai'> ,> 'Princi'> ,> 'Gaurav'> ,> 'Anuj'> ],> > 'Height'> : [> 5.1> ,> 6.2> ,> 5.1> ,> 5.2> ],> > 'Qualification'> : [> 'Msc'> ,> 'MA'> ,> 'Msc'> ,> 'Msc'> ]}> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> # Using 'Address' as the column name and equating it to the list> df2> => df.assign(address> => [> 'Delhi'> ,> 'Bangalore'> ,> 'Chennai'> ,> 'Patna'> ])> # Observe the result> print> (df2)> |
Sortida:
Afegeix una fila a Empty DataFrame
Exemple 1: Creeu un DataFrame buit amb el nom de les columnes només i després afegiu-hi files una per una afegir() mètode .
Python 3
# import pandas library as pd> import> pandas as pd> # create an Empty DataFrame> # object With column names only> df> => pd.DataFrame(columns> => [> 'Name'> ,> 'Articles'> ,> 'Improved'> ])> print> (df)> # append rows to an empty DataFrame> df> => df.append({> 'Name'> :> 'Ankit'> ,> 'Articles'> :> 97> ,> 'Improved'> :> 2200> },> > ignore_index> => True> )> df> => df.append({> 'Name'> :> 'Aishwary'> ,> 'Articles'> :> 30> ,> 'Improved'> :> 50> },> > ignore_index> => True> )> df> => df.append({> 'Name'> :> 'yash'> ,> 'Articles'> :> 17> ,> 'Improved'> :> 220> },> > ignore_index> => True> )> df> |
Sortida:
Exemple 2: Creeu un DataFrame buit amb un nom de columna i índexs i després afegiu files un a un amb el lloc[] mètode.
Python 3
# import pandas library as pd> import> pandas as pd> # create an Empty DataFrame object With> # column names and indices> df> => pd.DataFrame(columns> => [> 'Name'> ,> 'Articles'> ,> 'Improved'> ],> > index> => [> 'a'> ,> 'b'> ,> 'c'> ])> print> (> 'Empty DataFrame With NaN values :
'> , df)> # adding rows to an empty> # dataframe at existing index> df.loc[> 'a'> ]> => [> 'Ankita'> ,> 50> ,> 100> ]> df.loc[> 'b'> ]> => [> 'Ankit'> ,> 60> ,> 120> ]> df.loc[> 'c'> ]> => [> 'Harsh'> ,> 30> ,> 60> ]> df> |
Sortida:
