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轻松掌握 Pandas 空 DataFrames: 初学者指南

轻松掌握 Pandas 空 DataFrames: 初学者指南

MoeNagy Dev

创建空 Pandas DataFrame

为什么要创建空 DataFrame?

为将来使用而初始化 DataFrame

创建空 Pandas DataFrame 可能很有用,当你需要初始化一个数据结构以供将来使用。这允许你在实际填充数据之前定义列名、数据类型和其他属性。

准备数据摄取的模板

空 DataFrame 可以作为数据摄取的模板。通过提前定义 DataFrame 的结构,你可以确保输入数据格式正确,与预期的列结构对齐。

在没有真实数据的情况下探索 DataFrame 功能

使用空 DataFrame 可能对探索 Pandas 功能和测试代码很有帮助,无需使用真实数据。这在项目开发和调试阶段特别有用。

定义空 DataFrame

使用 pd.DataFrame() 构造函数

要创建空 Pandas DataFrame,可以使用 pd.DataFrame() 构造函数。默认情况下,这将创建一个没有行和列的空 DataFrame。

import pandas as pd
 
# 创建一个空 DataFrame
df = pd.DataFrame()

指定列和数据类型

你也可以创建一个带有预定义列和数据类型的空 DataFrame。这是通过将字典或字典列表传递给 pd.DataFrame() 构造函数来完成的,其中键表示列名,值表示数据类型。

# 创建一个带有预定义列的空 DataFrame
```以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,仅翻译注释,不翻译代码本身。文件开头没有添加任何额外的注释。
 
列名和数据类型
df = pd.DataFrame({
    'Name': str,
    'Age': int,
    'Score': float
})
 
#### 处理缺失的列名
如果您没有指定任何列名,Pandas 将自动生成默认的列名,格式为 `"0"`, `"1"`, `"2"` 等。
 
```python
# 创建一个没有指定列名的空数据框
df = pd.DataFrame([[1, 2.5, 'a'], [3, 4.2, 'b']])
print(df)
#    0    1  2
# 0  1  2.5  a
# 1  3  4.2  b

填充空数据框

向数据框追加行

您可以使用 df.loc[] 访问器或 df.append() 方法向空数据框添加新行。

# 向空数据框追加行
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Score'])
df.loc[0] = ['John', 25, 85.5]
df.loc[1] = ['Jane', 30, 92.3]
df = df.append({'Name': 'Bob', 'Age': 28, 'Score': 78.9}, ignore_index=True)

为单个单元格赋值

您也可以使用 df.at[]df.iat[] 访问器为单个单元格赋值。

# 为单个单元格赋值
df.at[0, 'Score'] = 90.0
df.iat[1, 1] = 32

更新现有行和列

要更新数据框中的现有行或列,您可以使用与添加新数据相同的方法。

# 更新现有行和列
df.loc[1, 'Name'] = 'Jane Doe'
df['Score'] = [90.5, 92.3, 80.0]

访问空数据框中的数据

获取列名

您可以使用 df.columns 属性访问空数据框的列名。

# 获取列名
print(df.columns)
# Index(['Name', 'Age', 'Score'], dtype='object')

检查数据框尺寸

要获取空数据框的行数和列数,您可以使用 df.shape 属性。

# 检查数据框尺寸
print(df.shape)
# (3, 3)

检查数据类型

您可以使用 df.dtypes 属性检查空数据框中各列的数据类型。


# 检查数据类型
print(df.dtypes)
# 名称     object
# 年龄       int64
# 分数     float64
# 数据类型: object

### 对空数据框执行操作

#### 过滤和选择数据
您可以使用标准的 Pandas 索引和选择方法,如 `df[]` 和 `df.loc[]`,从空数据框中过滤和选择数据。

```python
# 过滤和选择数据
print(df[df['年龄'] > 28])
#        名称  年龄  分数
# 1  Jane Doe  32  92.3

应用聚合函数

您可以对空数据框应用聚合函数,如 sum()mean()count(),尽管结果将为空。

# 应用聚合函数
print(df['分数'].sum())
# 0.0

处理缺失值

在处理空数据框时,您可以使用 Pandas 的函数来处理缺失值,如 df.fillna()df.dropna()

# 处理缺失值
df = df.fillna(0)
print(df)
#        名称  年龄  分数
# 0      John  25  90.0
# 1  Jane Doe  32  92.3
# 2       Bob  28  80.0

保存和加载空数据框

导出到 CSV 或 Excel 文件

您可以使用 df.to_csv()df.to_excel() 方法将空数据框保存到 CSV 或 Excel 文件。

# 导出到 CSV
df.to_csv('empty_dataframe.csv', index=False)
 
# 导出到 Excel
df.to_excel('empty_dataframe.xlsx', index=False)

以二进制格式存储 (Pickle, Parquet)

Pandas 数据框也可以使用 df.to_pickle()df.to_parquet() 方法以二进制格式(如 Pickle 和 Parquet)保存和加载。

# 保存为 Pickle
df.to_pickle('empty_dataframe.pkl')
 
# 保存为 Parquet
df.to_parquet('empty_dataframe.parquet')

检索保存的空数据框

您可以使用相应的读取函数(如 pd.read_csv()pd.read_excel()pd.read_pickle()pd.read_parquet())加载保存的空数据框。

# 从 CSV 加载
df_csv = pd.read_csv('empty_dataframe.csv')
```从 Excel 加载
df_excel = pd.read_excel('empty_dataframe.xlsx')
 
# 从 Pickle 加载
df_pkl = pd.read_pickle('empty_dataframe.pkl')
 
# 从 Parquet 加载
df_parquet = pd.read_parquet('empty_dataframe.parquet')
 
### 空数据框的最佳实践
 
#### 设计高效的数据结构
在创建空数据框时,仔细设计数据结构非常重要,以确保高效的数据存储和处理。这包括为列选择合适的数据类型,并考虑数据框的整体大小和复杂性。
 
#### 保持列类型的一致性
确保空数据框中列的数据类型一致且适合您计划存储的数据。这将有助于防止在数据摄取和处理过程中出现问题。
 
#### 处理边缘情况和异常
在使用空数据框时,请注意可能出现的边缘情况和潜在异常,例如试图对空数据框执行操作或处理缺失值。
 
### 常见陷阱和故障排除
 
#### 意外创建数据框
有时,您可能会意外创建一个空数据框,而您本来想创建一个非空数据框。这可能是因为您忘记为数据框分配数据,或者数据摄取过程中出现问题。
 
#### 混合使用空和非空数据框
在您的代码中混合使用空和非空数据框时要小心,因为这可能会导致意外行为或错误。确保您的代码适当地处理这些情况。
 
#### 性能考虑
虽然使用空数据框可能对某些任务有用,但请注意性能影响,特别是在处理大规模数据时。对空数据框的不必要操作可能会影响代码的整体效率。
 
### 真实世界的示例和用例
 
#### 为机器学习模型初始化数据框
在构建机器学习模型时,您可能会从一个空数据框开始。以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,仅翻译注释,不翻译代码本身。文件开头没有添加任何额外的注释。
 
```python
# 示例: 初始化一个机器学习模型的数据框架
df = pd.DataFrame(columns=['feature1', 'feature2', 'target'])

创建数据录入和验证的模板

空数据框架可以作为数据录入和验证的模板。通过预先定义数据框架的结构,您可以确保用户或其他数据源提供的数据格式正确。

# 示例: 创建数据录入和验证的模板
df = pd.DataFrame({
    '姓名': str,
    '年龄': int,
    '电子邮箱': str
})

生成用于测试和调试的空数据框架

在项目的开发和测试阶段,您可以使用空数据框架来测试代码的功能,而无需使用真实数据。这在调试和确保代码正确处理边缘情况时特别有用。

# 示例: 生成一个用于测试的空数据框架
df = pd.DataFrame()
# 对空数据框架执行各种操作来测试您的代码

结论

在本教程中,您学习了创建空 Pandas 数据框架的重要性,以及定义、填充、访问和执行操作的各种方法。空数据框架可以是一个强大的工具,用于初始化数据结构、准备数据摄取模板,以及在没有真实数据的情况下探索 Pandas 功能。

请记住在使用空数据框架时考虑最佳实践,如高效的数据结构设计、一致的列类型,以及处理边缘情况和异常。此外,也要注意潜在的陷阱,如意外的数据框架创建和性能考虑。

本教程中提供的示例和用例应该为您提供了坚实的基础。这个 Markdown 文件提供了一个关于如何在自己的数据分析和处理项目中利用空数据框架的基础。当您继续探索 Pandas 及其功能时,请考虑如何将空数据框集成到您的工作流程中,以增强数据管理和处理任务。

为了进一步探索,您可以深入研究更高级的 Pandas 功能,如高级索引、数据转换以及与其他数据分析和机器学习库的集成。此外,请参考 Pandas 文档和其他在线资源,以获取更深入的信息和示例。

条件语句

条件语句是编程中的一个基本概念,它允许您根据特定条件执行不同的代码块。在 Python 中,最常见的条件语句是 ifelifelse

age = 18
if age >= 18:
    print("You are an adult.")
else:
    print("You are a minor.")

在这个例子中,如果 age 变量大于或等于 18,则将执行 if 语句下的代码块,并打印消息"You are an adult."。否则,将执行 else 语句下的代码块,并打印消息"You are a minor."。

您还可以使用 elif 语句添加更多条件:

age = 15
if age >= 18:
    print("You are an adult.")
elif age >= 13:
    print("You are a teenager.")
else:
    print("You are a child.")

在这个例子中,如果 age 变量大于或等于 18,则将执行 if 语句下的代码块。如果 age 变量小于 18 但大于或等于 13,则将执行 elif 语句下的代码块。如果这些条件都不满足,则将执行 else 语句下的代码块。

循环

循环用于重复执行一个代码块,直到满足某个条件。Python 有两种主要类型的循环: for 循环和 while 循环。### 循环语句

for 循环用于遍历序列(如列表、元组或字符串)。一般语法如下:

for item in sequence:
    # 代码块

下面是一个遍历名称列表并打印每个名称的例子:

names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
for name in names:
    print(name)

输出结果:

Alice
Bob
Charlie
David

你也可以使用 range() 函数创建一个数字序列并遍历它:

for i in range(5):
    print(i)

输出结果:

0
1
2
3
4

While 循环

while 循环用于只要某个条件为真就重复执行代码块。一般语法如下:

while condition:
    # 代码块

下面是一个例子,它会一直要求用户输入一个正数,直到用户输入一个正数为止:

num = 0
while num <= 0:
    num = int(input("Enter a positive number: "))
print("You entered:", num)

函数

函数是执行特定任务的可重复使用的代码块。它们可以接受参数,执行一些操作,并返回一个值。在 Python 中,你可以使用 def 关键字定义一个函数。

def greet(name):
    print("Hello, " + name + "!")
 
greet("Alice")

输出结果:

Hello, Alice!

函数也可以返回值:

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

输出结果:

8

你还可以定义默认参数值并使用关键字参数:

def greet(name, message="Hello"):
    print(message + ", " + name + "!")
 
greet("Alice")
greet("Bob", "Hi")

输出结果:

Hello, Alice!
Hi, Bob!

模块和包

Python 的标准库提供了大量内置模块,你可以在程序中使用它们。你也可以创建自己的模块和包来组织你的代码.

要使用一个模块,你可以导入它.以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,我只翻译了注释,而没有翻译代码本身。我也没有在文件开头添加任何额外的注释。

使用 import 语句导入模块:

import math
print(math.pi)

这将输出:

3.141592653589793

你也可以从模块中导入特定的函数或变量:

from math import sqrt
print(sqrt(25))

这将输出:

5.0

要创建自己的模块,你可以简单地保存一个带有 .py 扩展名的 Python 文件。例如,创建一个名为 my_module.py 的文件,内容如下:

# 定义一个打招呼的函数
def greet(name):
    print("Hello, " + name + "!")

然后,在另一个 Python 文件中,你可以导入 greet() 函数:

from my_module import greet
greet("Alice")

这将输出:

Hello, Alice!

包用于将你的模块组织成层次结构。要创建一个包,你可以创建一个包名称的目录,并将你的模块文件放在其中。然后,你可以使用点符号从包中导入模块。

结论

在本教程中,你学习了各种 Python 概念,包括条件语句、循环、函数、模块和包。这些是编写更复杂和健壮的 Python 程序的基础构建块。记得练习和实验代码示例,以巩固你的理解。祝你 Python 编程之路顺利!

MoeNagy Dev.