向空的 Pandas DataFrame 追加数据

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介绍

数据框是一种二维标记数组，其列可以具有不同的数据类型。可以将其比作电子表格、SQL 表格，甚至 Series 对象的字典来更好地理解它。它是 Pandas 中最常用的项目。

除了数据本身，您还可以选择为索引（行标签）和列（列标签）传递参数。如果您提供索引和/或列，则确保这些元素将存在于由您的调用生成的 DataFrame 中。因此，如果您将 Series 的字典与特定索引结合使用，它将丢弃与提供的索引不匹配的所有数据。

在这篇文章中，我们将学习如何向空的 Pandas DataFrame 追加数据。

Pandas

Pandas 是一个免费的开源库，主要用于以简单直观的方式处理关系数据或标记数据。其主要目标是简化此类任务。它提供各种数据结构和操作，所有这些都可用于处理数值数据和时间序列。该库的创建基于 NumPy 库，后者作为其基础。Pandas 速度非常快，为用户提供出色的速度和效率。

Wes McKinney 在 2008 年还在 AQR Capital Management 工作时提出了 Pandas 的想法。他成功说服 AQR 允许他开源 Pandas。2012 年，AQR 的另一位员工 Chang She 成为该库的第二大贡献者。Pandas 随着时间的推移发布了多个版本。Pandas 当前运行版本 1.5.2，于 2022 年 11 月 22 日发布。

数据框 (DataFrame)

数据框是一种二维标记数组，其列可以具有不同的数据类型。可以将其比作电子表格、SQL 表格，甚至 Series 对象的字典来更好地理解它。它是 Pandas 中最常用的项目。Pandas DataFrame 是一种二维表格数据结构，其大小可变，可以包含可能不同类型的数据，并且具有命名轴（行和列）。数据框是一种二维数据结构，这意味着数据以具有行和列的表格形式组织。数据、行和列是构成 Pandas DataFrame 的三个主要组成部分。

除了数据本身，您还可以选择为索引（行标签）提供参数，以及为列提供参数（列标签）。当您调用方法并提供索引和/或列时，您确保这些组件将包含在作为该方法执行结果生成的 DataFrame 中。因此，如果您将 Series 的字典与特定索引结合使用，它将丢弃任何与给定索引不对应的数据，只保留匹配的数据。

如何创建一个空的数据框？

通过从 Python 库获取 pandas，您可以创建一个空的数据框。稍后，使用 pd.DataFrame() 创建一个没有行或列的数据框，如下面的示例所示。请注意，pandas 库的 DataFrame() 类类似于构造函数，用于构建类。

代码示例

import pandas as pdd
 
dtf = pdd.DataFrame()
#an empty dataframe is created using pandas 
print(dtf)

输出

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

如何向空的数据框追加数据？

向空数据框追加一行

import pandas as pdd
dtf_p = pdd.DataFrame()

#an empty data frame is created using pandas 
print(dtf_p)
d3 = pd.DataFrame(
   [["ID","Name","GPA","Course","Country"],
      [128, "Siri",1.8,"BA","US" ],
   [18, "Georgia",2,"MTech", "UK"]],
   
)
dtf_p=dtf_p.append(d3,ignore_index=False)
dtf_p  

输出

向空数据框追加一列

import pandas as pdd
 
dtf_p = pdd.DataFrame()
#an empty data frame is created using pandas 
print(dtf_p)
add = ['Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna']
name=['Shruti','Amiolika','Saba','Parul']
dtf_p['Name'] = name
dtf_p['Address'] = add
print(dtf_p)

输出

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
       Name    Address
0    Shruti      Delhi
1  Amiolika  Bangalore
2      Saba    Chennai
3     Parul      Patna

结论

在本文中，我们学习了什么是 pandas 库，什么是数据框，如何实现空数据框以及如何向数据框追加行和列。