創建空dataframe的細節講解

一、創建空dataframe對象

在Python中，我們可以使用pandas庫來創建空dataframe對象。dataframe是一種二維的數據結構，類似於Excel中的表格，可以存儲多種數據類型。我們可以通過下面的代碼來創建一個空dataframe：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()

這樣就創建了一個空的dataframe，並賦值給變量df。

二、創建空列表代碼

除了使用pandas庫中的DataFrame方法創建空dataframe外，我們還可以使用Python中的空列表，來創建一個空的dataframe。示例代碼如下：

data = []
df = pd.DataFrame(data)

這樣就創建了一個空的dataframe，並賦值給變量df。其中的空列表不需要任何元素。

三、創建空白文檔的快捷鍵

在Jupyter Notebook和其他編輯器中，我們可以使用快捷鍵來創建一個空dataframe，而不需要輸入任何代碼。在Jupyter Notebook中，可以通過下面的快捷鍵來創建空白的dataframe：

df = pd.DataFrame(columns=[])

其中的columns參數用於指定表格的列名。在這裡我們可以什麼都不指定，直接傳入一個空列表。

四、創建空元組

除了使用空列表來創建空的dataframe外，在Python中還可以使用空元組來創建。示例代碼如下：

data = ()
df = pd.DataFrame(data)

這樣就創建了一個空的dataframe，並賦值給變量df。其中的空元組不需要任何元素。

五、創建空連接的符號是

在pandas庫中，我們可以使用“空連接”的符號來創建空dataframe。該符號為兩個方括號[]，並在中間加上一個逗號。示例代碼如下：

df = pd.DataFrame(columns=[], data=[])

這樣就創建了一個空的dataframe，並賦值給變量df。

六、創建dataframe對象

我們不僅可以創建空的dataframe，還可以創建一個有數據的dataframe。示例代碼如下：

import pandas as pd
data = {'姓名':['小明','小華','小紅'],'年齡':[18,20,19],'性別':['男','女','女']}
df = pd.DataFrame(data)

這樣就創建了一個有數據的dataframe，並賦值給變量df。

七、字典創建dataframe

除了使用上述的dataframe方法外，我們還可以通過字典來創建dataframe。示例代碼如下：

data = {'姓名':['小明','小華','小紅'],'年齡':[18,20,19],'性別':['男','女','女']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

這樣也可以創建一個有數據的dataframe，並賦值給變量df。

八、使用dataframe創建數據

我們可以根據已有的dataframe創建新的列或行，並賦值相應的數據。示例代碼如下：

import pandas as pd
data = {'姓名':['小明','小華','小紅'],'年齡':[18,20,19],'性別':['男','女','女']}
df = pd.DataFrame(data)

# 新增一列
df['學歷'] = ['本科','高中','大專']
# 新增一行
df.loc[3] = ['小張', 22, '男', '碩士']

print(df)

這樣就新增了一列“學歷”，和一行數據，打印出來的結果如下：

   姓名  年齡 性別  學歷
0  小明  18  男  本科
1  小華  20  女  高中
2  小紅  19  女  大專
3  小張  22  男  碩士

九、dataframe可以由那些創建

我們可以通過多種方式來創建dataframe，除了前面提到的方法，還可以通過csv文件、MySQL數據庫等方式。示例代碼如下：

# 通過csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 通過MySQL數據庫
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',database='testdb',charset='utf8')
sql = 'SELECT * FROM student'
df = pd.read_sql_query(sql, conn)

這樣就可以根據已有的csv文件或數據庫表格來創建dataframe。