Analicemos cómo crear un DataFrame vacío y agregarle filas y columnas en Pandas y Pitón . Hay múltiples formas en las que podemos realizar esta tarea. Aquí cubriremos la siguiente sección:
- Creando un marco de datos vacío en pandas
- Agregar fila al marco de datos en Pandas
- Agregar fila al marco de datos en Pandas
Creando un marco de datos vacío
Creando un objeto DataFrame vacío.
Python3
# import pandas library as pd> import> pandas as pd> df>=> pd.DataFrame()> print>(df)> |
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Producción:
Empty DataFrame Columns: [] Index: []>
Agregar columna al marco de datos para vaciar el marco de datos
Ejemplo 1: Cree un DataFrame vacío completo sin ningún nombre de columna ni índices y luego agregar columnas en Pandas uno por uno a él.
Python3
entero doble java
# 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> |
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Producción:
Ejemplo 2: Este método creará un nuevo marco de datos con una nueva columna agregada al marco de datos anterior usando asignar en 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)> |
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lista java de
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Producción:
Agregar fila al marco de datos vacío
Ejemplo 1: Cree un DataFrame vacío con solo el nombre de las columnas y luego agregue filas una por una usando adjuntar() método .
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> |
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Producción:
Ejemplo 2: Cree un DataFrame vacío con un nombre de columna e índices y luego agregar filas uno por uno usando el lugar[] método.
Python3
suscripción azul
# 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> |
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Producción:
