pd.dataframe创建一个空表

pd.DataFrame()可以创建一个空表，但是由于缺失了index和columns，可能会导致一系列问题。为了避免这些问题，可以在创建时指定columns，例如df=pd.DataFrame(columns=["指标1", "指标2", "指标3"])。还可以通过其他方法来创建空表，例如先创建空的DataFrame，然后逐列赋值，或者使用字典作为中间变量存储生成的中间值，然后将字典转换为Series合并到DataFrame中。另外，还可以使用字典直接创建DataFrame，但要求字典中各列表的长度一致。

相关问题

不按照顺序，pd.DataFrame输入指定行数的pd.DataFrame

### 回答1：
你可以使用 `pd.DataFrame.head(n)` 方法来获取指定行数的 `pd.DataFrame`，其中 `n` 是你想要获取的行数。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取前两行
df_head_2 = df.head(2)

print(df_head_2)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8

### 回答2：
要根据指定行数输入DataFrame，可以使用pandas库的reindex方法。reindex方法可以根据给定的行索引值重新排序DataFrame的行。

首先，我们假设有一个包含n个行的DataFrame df。想要按指定行数输入新的DataFrame，可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个包含指定行数的空DataFrame new_df。

new_df = pd.DataFrame(index=np.arange(m), columns=df.columns)

这里，m代表新DataFrame的行数。

2. 使用reindex方法按指定行索引值重新排序df的行。

new_df = new_df.reindex(df.index[:m])

这里，df.index[:m]表示df的前m行的行索引值。

完成以上操作后，new_df将会是一个包含指定行数的DataFrame，它的列名与原来的df相同，但是行顺序是根据指定行数重新排序的。

需要注意的是，如果指定的行数超过原DataFrame的行数，会出现NaN值。如果指定的行数少于原DataFrame的行数，那么只会包含前m行的数据。

以上就是一个简单的方法来按照指定行数输入DataFrame。希望对你有所帮助！

### 回答3：
要想不按照顺序输入指定行数的pd.DataFrame，通常可以通过以下几种方法实现。

首先，可以使用pandas的reindex()函数。该函数可以根据指定的索引值重新排列DataFrame的行，并返回重新排列后的DataFrame。可以先创建一个包含所有行索引的列表，然后使用numpy的random.shuffle()函数将该列表打乱顺序，最后使用reindex()函数重新排列DataFrame的行。代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 打乱行索引的顺序
shuffled_index = list(df.index)
np.random.shuffle(shuffled_index)

# 重新排列DataFrame的行
new_df = df.reindex(shuffled_index)

print(new_df)

另一种方法是使用pandas的sample()函数进行随机抽样。该函数可以随机地从DataFrame中抽取指定数量的行，并返回随机抽取后的DataFrame。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建原始的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 随机抽取指定数量的行
num_rows = 3
new_df = df.sample(n=num_rows)

print(new_df)

以上两种方法可以实现不按照顺序输入指定行数的pd.DataFrame。

pd.DataFrame()创建空数据集然后添加数据

`pd.DataFrame()` 是pandas库中的一个函数，用于创建一个空的数据帧，它是Python处理表格数据的重要工具。当你需要初始化一个空的数据结构，并后续逐行或逐列添加数据时，可以使用这个函数。

首先，创建空数据集的基本语法如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据框，指定列名（默认无index）
df = pd.DataFrame()

这里，`df` 就是一个没有内容、仅包含列名的空数据帧。

如果你想要创建一个带有一列或多列固定长度的空数据框，可以指定列的名称和长度：

# 指定列名和长度
column_names = ['Name', 'Age']
data_shape = (5, len(column_names))  # 例如，5行4列
df = pd.DataFrame(index=range(data_shape[0]), columns=column_names)

这将生成一个5行4列的空数据框，其中第一列是 'Name'，第二列到第四列是 'Age'。

如果你想在之后添加数据，你可以直接像字典一样通过索引或列名插入新行：

# 添加单行数据
row_data = {'Name': 'Alice', 'Age': 25}
df.loc[len(df)] = row_data

# 或者添加多行数据
rows_data = [{'Name': 'Bob', 'Age': 30}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 35}]
df = df.append(rows_data, ignore_index=True)

每次添加完数据后，数据帧都会自动更新。