Pandas erstellen leere Datenframe
Wir können es vorziehen, einen leeren Datenframe häufig zu konstruieren, um den Speicher zu erhalten. Im Gegensatz zum Hinzufügen des vollständigen Datenrahmens müssen Sie möglicherweise nur Daten mit zwei Einträgen hinzufügen. Zum Beispiel kann zunächst ein leerer Datenrahmen erstellt werden. Danach kann der Inhalt nach dem anderen etwas hinzugefügt werden. Ein Pandas DataFrame -Objekt, das leer oder ohne Daten ist, und alle Dimensionen sind 0 Längen, die als leerer Datenrahmen bezeichnet werden. Entweder sollten null Zeilen oder Nullspalten darin bestehen.
Der „DataFrame.leeres Attribut aus dem Pandas DataFrame -Objekt ermöglicht es uns zu bestimmen, ob der Inhalt eines Objekts leer ist oder nicht. Die Anwendung dieser Eigenschaft auf einem Pandas DataFrame -Objekt liefert basierend auf den Umständen einen booleschen Wert, der entweder True oder False ist, oder ob das relevante Datenframeobjekt leer ist oder nicht.
Lassen Sie uns über das Erstellen eines leeren Datenrahmens und das Hinzufügen von Zeilen und Spalten mithilfe von Pythons PANDAS -Modul lernen. Die vorhergehenden Methoden in Python können verwendet werden, um einen leeren PANDAS -Datenframe zu erstellen. Wir werden jeden von ihnen hier ausführlich untersuchen.
Beispiel Nr. 1: Konstruktion des leeren Datenframes mit Pandas.DataFrame () Methode
Die grundlegende und einfachste Methode zum Erstellen eines leeren Datenframes besteht darin, ihn ohne Zeilen und Spalten zu erstellen. Um die Pandas -Funktion zu nutzen, müssen wir zuerst das Pandas -Paket von Python importieren. Dann werden im Skript Pandas als „PD“ bezeichnet, indem sie als PD -Sprache verwendet werden. Da wir jetzt Zugriff auf die Bibliothek der Pandas haben, können wir unseren grundlegenden leeren Datenfream erstellen.
Das erste Skript generiert eine neue Variable namens "my_df" und weist das Ergebnis des Aufrufens des PD zu.DataFrame () -Methode dazu. Hier haben wir die Funktion PD verwendet.DataFrame () der Pandas DataFrame -Klasse ohne Argumente, mit denen ein leeres Pandas -Datenframe -Objekt generiert wird. Wir haben dann die erste Druckfunktion verwendet, um einen Text zu drucken. Wir werden dies tun, indem wir den Text in die Klammern der Druckerklärung schreiben, aber wir müssen ihn zwischen umgekehrten Kommas setzen, wie wir es zeigen möchten, während wir ihn ausdrücken möchten. In der nächsten Zeile des Skripts haben wir eine andere Druckfunktion verwendet, und in seinen Klammern haben wir die Variable „my_df“ eingestellt. Halten der Werte des Datenrahmens.
Die Ausführung des oben genannten Code-Snippets bringt uns die folgende Ausgabe aus.
Um zu überprüfen, ob der Inhalt des Datenrahmens leer ist oder nicht, werden wir die verwenden .leeres Attribut.
Wir haben erneut die Druckfunktion verwendet und einen Text definiert, in dem angezeigt wird: „Wenn der Datenrahmen leer ist.Das bedeutet, dass die .Das leere Attribut prüft, ob der Datenrahmen leer ist oder nicht. Basierend auf der Überprüfung gibt es einen booleschen Wert zurück. entweder wahr oder falsch. In der letzten Druckfunktion haben wir den Namen unserer Variablen mit dem verwendet .leeres Attribut als my_df.leer.
Das folgende Ausgabebild zeigt einen „True“ -Boolean -Wert, der überprüft, ob der Datenrahmen leer ist.
Beispiel Nr. 2: Konstruieren des leeren Datenfreame mit Spalten mit Pandas.DataFrame () Methode
Verwendung der „PD.DataFrame () ”-Methode, Sie können ein leeres Pandas -DataFrame -Objekt erstellen und nur Spalten haben. Wir verwenden ein einzelnes Argument, um die Funktion Pandas DataFrame -Klasse aufzurufen, die dann ein leeres Pandas -Datenfreame -Objekt mit der gelieferten Spaltenliste erzeugt.
Verwenden wir nun das Python -Skript, um dieses Konzept in Bewegung zu bringen.
In diesem Code haben wir eine Variable "D1" initialisiert und sie dem Ergebnis der Pandas -Datenfunktion gleichgestellt. In den Klammern der PD.DataFrame () -Funktion, wir werden ein einzelnes Argument „Spalte“ übergeben und es drei Werte zuweisen: Name, Alter und Geschlecht. Die Druckfunktion wird mit einem Text aufgerufen, der in ihren Klammern angezeigt wird. Dies wird vor dem Datenrahmen selbst angezeigt. In der nächsten Druckfunktion wird die Variable „D1“ aufgerufen.
Jetzt werden wir sehen, ob der Datenrahmen leer ist. Vorher haben wir jedoch einen weiteren Text in der Druckfunktion definiert, der vor dem Booleschen Wert ausgestellt wird. Dann haben wir das angerufen .leere Eigenschaft mit der Variablen „D1“, um die Leere des darin gespeicherten Datenrahmens innerhalb der letzten Druckfunktion des Python -Skripts zu überprüfen.
Wenn wir den obigen Code ausführen. Hier ist der Index leer, was sich auch auf die Zeilen bezieht. Außerdem überprüft der Boolesche Wert in der letzten Zeile des Terminals, dass der Datenrahmen leer ist.
Wir können eine andere Methode verwenden, bei der wir zuerst einen leeren Datenrahmen erstellen und dann Spalten nacheinander anhängen.
Hier haben wir zuerst einen leeren Datenrahmen mit der PD erstellt.DataFrame () -Funktion und drucken Sie sie. Dann haben wir die Namen der Spalte im DataFrame nacheinander angehängt. Dafür haben wir den Variablennamen "D1" geschrieben und damit Klammern verwendet. In den Klammern schreiben wir die Namen der Spalten und weisen ihnen keine Werte zu. Im letzten Schritt haben wir überprüft, ob der bereitgestellte Datenrahmen leer ist oder nicht.
Die Ausgabe ist im folgenden Bild zu sehen:
Beispiel Nr. 3: Konstruktion des leeren Datenframees mit Zeilen mit Pandas.DataFrame () Methode
Verwendung der PD.Die DataFrame () -Methode ist eine weitere einfache Methode zum Generieren eines PANDAS -Datenframe -Objekts, das leer ist und nur Zeilen enthält. Diese Funktion ruft die Funktion pd auf.DataFrame des Pandas DataFrame -Objekts mit einem einzigen Argument, das ein leeres Pandas -DataFrame -Objekt zurückgibt, das die angegebenen Zeilen oder die Indexliste enthält.
Eine Variable mit dem Namen "D2" wurde im obigen Programm initialisiert und auf die Ausgabe der Pandas DataFrame -Methode festgelegt. Wir werden einen einzelnen Parameter, „Index“, angeben und ihm der PD fünf Werte zuweisen.DataFrame () -Funktion in Klammern: 1, 2, 3, 4 und 5. Bei einem Text, der in seinen Klammern angezeigt werden soll, heißt die Druckmethode. Auf die Variable „D2“ wird dann im nachfolgenden Druckfunktionsaufruf zugegriffen. Um den leeren Zustand des DataFrame zu überprüfen, haben wir dann die aufgerufen .Leeres Attribut für die Variable „D2“ innerhalb der endgültigen Druckmethode des Python -Code.
Sobald der oben genannte Code ausgeführt wurde. Während die Spalten in diesem Fall leer sind, hat der Index in diesem Fall fünf Werte, die den Zeilen entsprechen.
Beispiel Nr. 4: Konstruieren des leeren Datenframe.DataFrame () Methode
Wir werden gerade ein leeres Pandas DataFrame -Objekt erstellen und es wird sowohl Zeilen als auch Spalten haben. Ein Pandas DataFrame -Objekt mit der Liste der bereitgestellten Index und Spalten wird zurückgegeben, sobald die PD.DataFrame () -Funktion des Pandas DataFrame -Objekts wird unter Verwendung der beiden Argumente von Spalten und Index aufgerufen.
Die Ausgabe wird unten angezeigt:
Abschluss
In diesem Artikel haben wir den Prozess der Konstruktion eines leeren Datenrahmens mithilfe der Pandas DataFrame -Funktion erläutert. Wir haben den leeren Datenrahmen besprochen und Ihnen verschiedene Illustrationen zur Verfügung gestellt, um darüber zu erfahren. Das erste Beispiel erklärt, wie Sie einen leeren Datenrahmen ohne Zeilen oder Spalten erstellen. In der zweiten und dritten Beispiele haben wir einen leeren Datenrahmen mit Zeilen bzw. anschließenden Spalten erstellt.