Pandas: как создать пустой фрейм данных с именами столбцов


Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для создания пустого кадра данных pandas с определенными именами столбцов:

df = pd.DataFrame(columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: создание DataFrame с именами столбцов и без строк

В следующем коде показано, как создать кадр данных pandas с определенными именами столбцов и без строк:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

#view DataFrame
df

A B C D E

Мы можем использовать форму , чтобы получить размер DataFrame:

#display shape of DataFrame
df.shape

(0, 5)

Это говорит нам о том, что DataFrame имеет 0 строк и 5 столбцов.

Мы также можем использовать list() для получения списка имен столбцов:

#display list of column names
list(df)

['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

Пример 2: создание DataFrame с именами столбцов и определенным количеством строк

В следующем коде показано, как создать кадр данных pandas с определенными именами столбцов и определенным количеством строк:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
 index=range(1, 10))
#view DataFrame
df

 A B C D E
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN

Обратите внимание, что каждое значение в DataFrame заполнено значением NaN.

Еще раз, мы можем использовать форму , чтобы получить размер DataFrame:

#display shape of DataFrame
df.shape

(9, 5)

Это говорит нам о том, что DataFrame имеет 9 строк и 5 столбцов.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как создать новый столбец на основе условия в Pandas
Как вставить столбец в фрейм данных Pandas
Как установить столбец в качестве индекса в Pandas

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.