python 创建一个空dataframe 然后添加行数据的实例

当我们使用Python进行数据分析时，通常会使用pandas工具包。pandas中有一种数据结构叫做DataFrame，可以用来处理表格型数据。在一些情况下，我们需要先创建一个空的DataFrame，然后再逐行添加数据，下面就来讲解如何通过Python创建一个空的DataFrame，以及如何向其中添加行数据。

创建空的DataFrame

我们可以使用pandas.DataFrame()方法来创建一个空的DataFrame。方法的语法如下：

pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

其中，各参数的意义如下：

• data：DataFrame中的数据。如果不提供数据，则创建空DataFrame。
• index：DataFrame中行的标签。
• columns：DataFrame中列的标签。
• dtype：指定DataFrame中每列的数据类型。
• copy：复制数据而不是视图。

如果我们只是想要创建一个空的DataFrame，可以不传递任何参数，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

print(df)

输出结果为：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

可以看到，这个DataFrame中没有任何数据行，也没有任何列。

向DataFrame中添加行数据

在创建了空的DataFrame之后，我们可以使用pandas.DataFrame.append()方法向其中添加行数据。方法的语法如下：

DataFrame.append(
    self,
    other,
    ignore_index=False,
    verify_integrity=False,
    sort=None
)

其中，各参数的意义如下：

• other：要添加的数据行，可以是一个DataFrame或Series。
• ignore_index：是否忽略原索引并创建新的索引。
• verify_integrity：如果为True，在添加数据时检查列是否重复或index是否重复，如果有重复则会抛出ValueError。
• sort：如果为True，则按照列名排序。

接下来，我们用一个示例来演示如何向DataFrame中添加行数据。首先，我们先创建一个空的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

print(df)

输出结果为：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

接着，我们定义一个字典来表示一行数据，字典的键表示列名，字典的值表示对应列的数据值：

row_dict = {'name': 'Tom', 'age': 22, 'sex': 'male'}

然后，我们可以使用pandas.Series()方法将这个字典转化为一个Series：

new_row = pd.Series(row_dict)

最后，我们使用pandas.DataFrame.append()方法将这个Series添加到DataFrame中：

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

输出结果为：

   age  name   sex
0   22   Tom  male

可以看到，我们成功向DataFrame中添加了一行数据。

再来一个示例，假设我们要向DataFrame中添加多行数据。我们可以将多个字典转化为多个Series，然后使用for循环逐个添加，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

row_dict_1 = {'name': 'Tom', 'age': 22, 'sex': 'male'}
row_dict_2 = {'name': 'Susan', 'age': 18, 'sex': 'female'}

for row_dict in [row_dict_1, row_dict_2]:
    new_row = pd.Series(row_dict)
    df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

输出结果为：

   age   name     sex
0   22    Tom    male
1   18  Susan  female

可以看到，我们成功向DataFrame中添加了两行数据。