Python
轻松创建空Dataframe:初学者指南

轻松创建空数据框:初学者指南

MoeNagy Dev

在 Python 中创建空数据框

数据框简介

什么是数据框?

数据框是一种二维标记数据结构,类似于电子表格或 SQL 表,可以存储不同数据类型的数据。数据框是流行的 Python 库 Pandas 中的一个基本数据结构,广泛用于数据操作、分析和可视化任务。

创建空数据框的重要性

创建空数据框是数据科学工作流中的一个常见做法。空数据框可以作为数据收集、预处理和分析的起点。它们提供了一种有组织的方式来管理和组织数据,使得处理大型和复杂的数据集更加容易。空数据框还可以用作数据录入的模板,确保数据结构的一致性,并促进团队成员之间的协作。

创建空数据框

使用 Pandas 库

在 Python 中,您可以使用 Pandas 库中的 pd.DataFrame() 函数创建一个空数据框。该函数允许您指定行数和列数,以及列名。

import pandas as pd
 
# 创建一个有 0 行和 3 列的空数据框
df = pd.DataFrame(columns=['column1', 'column2', 'column3'])
print(df)

输出:

Empty DataFrame
Columns: [column1, column2, column3]
Index: []

指定行数和列数

您还可以通过传递 indexcolumns 参数来创建具有特定行数和列数的空数据框。

# 创建一个有 5 行 3 列的空数据框
df = pd.DataFrame(index=range(5), columns=['column1', 'column2', 'column3'])
print(df)

输出:

   column1  column2  column3
0      NaN      NaN      NaN
1      NaN      NaN      NaN
2      NaN      NaN      NaN
3      NaN      NaN      NaN
4      NaN      NaN      NaN

定义列名

在创建一个空数据框时,您可以使用 columns 参数指定列名。如果您没有提供列名,Pandas 将自动分配默认名称(例如 '0''1''2' 等)。

# 创建一个有 3 列且列名自定义的空数据框
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])
print(df)

输出:

   Name  Age  City
0   NaN  NaN   NaN

初始化一个空数据框

传递一个字典列表

您可以通过传递一个字典列表来初始化一个空数据框,其中键表示列名,值表示列数据。

# 使用字典列表初始化一个空数据框
data = {'Name': [], 'Age': [], 'City': []}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出:

   Name  Age  City
0   NaN  NaN   NaN

传递一个字典列表

另一种初始化空数据框的方法是传递一个字典列表,其中每个字典表示一行数据。

# 使用字典列表初始化一个空数据框
data = [{'Name': '', 'Age': 0, 'City': ''}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出:

   Name  Age  City
0                

传递一个 NumPy 数组

您也可以使用 NumPy 数组初始化一个空数据框,NumPy 数组是科学计算中常用的数据结构。该数组应具有适当的行数和列数。

import numpy as np
 
# 使用 NumPy 数组初始化一个空数据框
data = np.empty((0, 3), dtype=object)
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City']) print(df)


输出:

Name Age City 0 NaN NaN NaN


## 自定义空 Dataframe

### 选择列的数据类型
在创建空 dataframe 时,您可以使用 `dtype` 参数指定每列的数据类型。这可以确保数据以正确的格式存储。

```python
# 创建一个具有特定数据类型的空 dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'], dtype=object)
print(df.dtypes)

输出:

Name    object
Age     object
City    object
dtype: object

设置索引列

默认情况下,Pandas 会为 dataframe 的行分配数字索引。但是,您可以使用 index 参数将特定列设置为索引。

# 创建一个具有自定义索引列的空 dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'], index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

输出:

     Name  Age  City
a     NaN  NaN   NaN
b     NaN  NaN   NaN
c     NaN  NaN   NaN

分配列名

您可以在创建 dataframe 时或通过修改 columns 属性来为空 dataframe 分配列名。

# 为空 dataframe 分配列名
df = pd.DataFrame()
df.columns = ['Name', 'Age', 'City']
print(df)

输出:

   Name  Age  City
0   NaN  NaN   NaN

使用空 Dataframe

向 dataframe 添加数据

您可以使用 pd.DataFrame() 函数创建一个新的 dataframe,然后使用 pd.concat() 函数将其与现有的 dataframe 连接,从而向空 dataframe 添加数据。

# 创建一个新的 dataframe 并将其附加到空 dataframe
new_data = {'Name': ['John', 'Jane'], 'Age': [30, 25], 'City': ['New York', 'London']}
new_df = pd.DataFrame(new_data)
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)
print(df)

输出:

     Name  Age        City
0    John   30  New York
1    Jane   25     London

###.遍历数据框 您可以使用各种方法(如 iterrows()iteritems())遍历空数据框的行或列。

# 遍历空数据框的行
for index, row in df.iterrows():
    print(row)

输出:

Name    John
Age        30
City    New York
Name: 0, dtype: object
Name    Jane
Age        25
City    London
Name: 1, dtype: object

执行基本操作

您可以对空数据框执行各种基本操作,如选择列、过滤行和计算汇总统计。

# 从数据框中选择一列
print(df['Name'])

输出:

0    John
1    Jane
Name: Name, dtype: object

保存和加载空数据框

将数据框保存到文件

您可以使用适当的 Pandas 函数将空数据框保存到各种格式的文件,如 CSV、Excel 或 Parquet。

# 将数据框保存到 CSV 文件
df.to_csv('empty_dataframe.csv', index=False)

从文件加载空数据框

您也可以使用相应的 Pandas 函数(如 pd.read_csv()pd.read_excel())从文件加载空数据框。

# 从 CSV 文件加载空数据框
df = pd.read_csv('empty_dataframe.csv')
print(df)

输出:

     Name  Age        City
0    John   30  New York
1    Jane   25     London

创建空数据框的最佳实践

确定适当的大小

在创建空数据框时,需要根据您的使用情况考虑适当的大小(行数和列数)。创建过大的数据框可能会导致性能问题和内存限制,而过小的数据框可能无法灵活地添加未来的数据。

处理缺失数据

空数据框通常包含缺失数据,用 NaN(Not a Number) 表示。重要的是要有一个处理缺失数据的计划,比如填充。

优化内存使用

数据框可能会消耗大量内存,特别是在处理大型数据集时。在创建空数据框时,您可以通过仔细选择每个列的适当数据类型,并避免不必要的数据重复来优化内存使用。

实际示例和使用案例

创建数据收集模板

空数据框可用作数据收集的模板,确保多个数据源或团队成员之间的数据结构一致。这在协作项目或与外部数据提供商合作时特别有用。

# 创建一个空数据框作为数据收集模板
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '城市', '职业'])
print(df)

输出:

   姓名  年龄  城市  职业
0  NaN NaN NaN  NaN

初始化数据预处理的数据框

空数据框可以作为数据预处理任务的起点,例如特征工程或数据转换。通过创建一个具有所需结构的空数据框,您可以然后用转换后的数据填充它。

# 初始化一个空数据框用于数据预处理
df = pd.DataFrame(columns=['特征1', '特征2', '目标'])
# 执行数据预处理并填充数据框
# ...
print(df)

输出:

   特征1  特征2  目标
0   NaN   NaN  NaN

在空数据框中存储中间结果

在复杂的数据分析工作流程中,您可能需要存储中间结果或临时数据。使用空数据框可以提供一种有组织的方式来管理和组织这些中间步骤。

# 创建一个空数据框来存储中间结果
df = pd.DataFrame(columns=['步骤1输出', '步骤2输出', '步骤3输出'])
# 执行数据分析并将中间结果存储在数据框中
# ..
print(df)

输出:

   Step1_Output  Step2_Output  Step3_Output
0           NaN           NaN          NaN

故障排除和常见问题

处理创建数据框时的错误

在创建空数据框时,您可能会遇到各种错误,如 ValueErrorTypeError。这些错误可能是由于提供了无效的数据类型或列名等问题造成的。重要的是要优雅地处理这些错误,并为用户提供有意义的错误消息。

try:
    # 使用无效的列名创建一个空数据框
    df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City', 'Invalid_Column'])
except ValueError as e:
    print(f"错误: {e}")

输出:

错误: No object found for column(s) ['Invalid_Column']

处理意外的数据类型

如果在初始化空数据框时不小心,您可能会得到意外的数据类型。这可能会在尝试对数据框执行操作时导致问题。请务必在创建空数据框时明确指定数据类型。

# 创建一个具有意外数据类型的空数据框
df = pd.DataFrame({'Name': [], 'Age': [], 'City': []})
print(df.dtypes)

输出:

Name    object
Age     object
City    object
dtype: object

解决性能问题

根据您的空数据框的大小和复杂性,您可能会遇到性能问题,如处理时间慢或内存使用量高。在这种情况下,您可以通过使用技术如列数据类型优化、高效索引和并行化操作来优化数据框。

结论

创建空数据框是 Python 和 Pandas 中的一项基本技能,因为它们为许多与数据相关的任务奠定了基础。通过了解创建和初始化空数据框的不同方法,以及定制和使用它们的最佳实践,您可以简化数据处理过程。

数据结构### 列表

列表是 Python 中最基本的数据结构之一。它们是有序的项目集合,可以包含不同的数据类型。下面是一个例子:

my_list = [1, 'hello', 3.14, True]

您可以使用索引访问列表中的单个元素,索引从 0 开始:

print(my_list[0])  # 输出: 1
print(my_list[2])  # 输出: 3.14

您还可以对列表执行各种操作,如切片、追加和删除元素。

元组

元组与列表类似,但它们是不可变的,这意味着您无法在创建后修改它们的元素。元组使用括号而不是方括号来定义:

my_tuple = (1, 'hello', 3.14, True)

您可以像访问列表一样访问元组中的元素:

print(my_tuple[0])  # 输出: 1
print(my_tuple[2])  # 输出: 3.14

当您希望确保数据结构保持不变时,元组很有用。

字典

字典是无序的键值对集合。它们使用花括号定义:

my_dict = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

您可以使用键访问字典中的值:

print(my_dict['name'])  # 输出: 'John'
print(my_dict['age'])   # 输出: 30

字典对于以灵活高效的方式存储和检索数据很有用。

集合

集合是无序的唯一元素集合。它们使用花括号定义,就像字典一样,但没有键值对:

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

集合对于执行诸如并集、交集和差集等操作很有用。

控制流

条件语句

Python 中的条件语句用于根据某些条件做出决策。最常见的条件语句是 if-elif-else 语句:

x = 10
if x > 0:
    print('正数')
elif x < 0:
    print('负数')
else:
    print('零')

print('Zero')


你也可以使用三元运算符,这是一种简单的 `if-else` 语句的简写方式:

```python
age = 18
is_adult = "Yes" if age >= 18 else "No"
print(is_adult)  # 输出: Yes

循环

Python 中的循环用于重复执行一个代码块多次。最常见的循环结构是 forwhile 循环。

这里是一个 for 循环的例子:

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for fruit in fruits:
    print(fruit)

这里是一个 while 循环的例子:

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

你也可以使用 breakcontinue 语句来控制循环的流程。

函数

Python 中的函数是可重复使用的代码块,用于执行特定的任务。它们使用 def 关键字定义,后跟函数名和一对括号:

def greet(name):
    print(f'Hello, {name}!')
 
greet('John')  # 输出: Hello, John!

函数也可以接受参数并返回值:

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # 输出: 8

你还可以在函数中定义默认参数和可变长度参数。

模块和包

Python 的标准库提供了大量可以在程序中使用的模块。你可以使用 import 语句导入这些模块:

import math
print(math.pi)  # 输出: 3.141592653589793

你也可以只导入模块中的特定函数或属性:

from math import sqrt
print(sqrt(16))  # 输出: 4.0

除了标准库,你还可以使用第三方包,这些包是提供额外功能的模块集合。你可以使用包管理器 pip 安装这些包。

结论

在本教程中,我们涵盖了 Python 中的各种概念,包括数据结构、控制流、函数和模块。这些概念是编写 Python 程序的基础。 MoeNagy Dev.