Pandy připojují řádky a sloupce k prázdnému datovému rámci
Pojďme diskutovat o tom, jak vytvořit prázdný DataFrame a připojit k němu řádky a sloupce v Pandas a Krajta . Existuje několik způsobů, jak můžeme tento úkol provést. Zde se budeme věnovat následující části:
- Vytvoření prázdného datového rámce v pandy
- Připojte řádek k Dataframe v Pandas
- Připojte řádek k Dataframe v Pandas
Vytváření prázdného datového rámce
Vytvoření objektu Empty DataFrame.
Python3
# import pandas library as pd> import> pandas as pd> df> => pd.DataFrame()> print> (df)> |
Výstup:
Empty DataFrame Columns: [] Index: []
Připojit sloupec k datovému rámci k prázdnému datovému rámci
Příklad 1: Vytvořte úplný prázdný DataFrame bez názvu sloupce nebo indexů a poté připojit sloupce v Pandas jeden po druhém k tomu.
Python3
# 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> |
Výstup:
Příklad 2: Tato metoda vytvoří nový Dataframe s novým sloupcem přidaným do starého Dataframe pomocí přiřadit v Pandas.
Python3
# 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)> |
Výstup:
Připojte řádek k Empty DataFrame
Příklad 1: Vytvořte prázdný DataFrame pouze s názvem sloupců a poté k němu přidejte řádky jeden po druhém pomocí připojit() metoda .
Python3
# 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> |
Výstup:
Příklad 2: Vytvořte prázdný DataFrame s názvem sloupce a indexy a poté připojit řádky jeden po druhém pomocí místo[] metoda.
Python3
# 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> |
Výstup:
