pandas创建初始表格,通过input输入数据
时间: 2024-03-24 17:37:48 浏览: 20
好的,下面是一个简单的例子,演示如何使用pandas创建一个初始表格,并通过input函数输入数据:
```python
import pandas as pd
# 定义表格的列名
columns = ['姓名', '年龄', '性别']
# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=columns)
# 通过 input 函数输入数据
for i in range(3):
name = input('请输入姓名:')
age = input('请输入年龄:')
gender = input('请输入性别:')
df.loc[i] = [name, age, gender]
# 打印 DataFrame
print(df)
```
在这个例子中,我们首先定义了表格的列名,然后创建了一个空的DataFrame对象,通过`pd.DataFrame(columns=columns)`指定列名。接着,使用for循环和input函数输入数据,并通过`df.loc[i] = [name, age, gender]`的方式将数据添加到DataFrame中。最后,打印输出整个DataFrame。
注意:这里的例子假设输入的数据都是字符串类型,如果需要输入其他类型的数据,需要进行相应的转换。
相关问题
python创建初始表格,然后输入数据
你可以使用`pandas`库来创建一个空表格,然后通过用户输入来填充数据。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建空的表格对象
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
# 输入数据
while True:
name = input('Enter name (or "done" to exit): ')
if name == 'done':
break
age = input('Enter age: ')
gender = input('Enter gender: ')
df = df.append({'Name': name, 'Age': age, 'Gender': gender}, ignore_index=True)
# 输出表格
print(df)
```
上述代码中,首先使用DataFrame类创建一个空表格对象df,包含三个字段(Name、Age、Gender)。然后使用while循环和input()函数,逐行输入数据,并使用append()函数将数据添加到表格对象中。注意,使用ignore_index=True参数可以忽略原始索引,从0开始重新编号。
最后,使用print()函数输出填充好数据的表格对象。
写一段用GAN生成表格数据的代码
以下是一个简单的示例代码,用GAN生成具有两列的表格数据:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Input, LeakyReLU
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 定义生成器模型
def create_generator():
generator_input = Input(shape=(100,))
x = Dense(256, activation=LeakyReLU(0.2))(generator_input)
x = Dropout(0.3)(x)
x = Dense(512, activation=LeakyReLU(0.2))(x)
x = Dropout(0.3)(x)
x = Dense(1024, activation=LeakyReLU(0.2))(x)
x = Dropout(0.3)(x)
generator_output = Dense(2, activation='tanh')(x)
generator = Model(generator_input, generator_output)
return generator
# 定义判别器模型
def create_discriminator():
discriminator_input = Input(shape=(2,))
x = Dense(512, activation=LeakyReLU(0.2))(discriminator_input)
x = Dropout(0.3)(x)
x = Dense(256, activation=LeakyReLU(0.2))(x)
x = Dropout(0.3)(x)
x = Dense(128, activation=LeakyReLU(0.2))(x)
x = Dropout(0.3)(x)
discriminator_output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
discriminator = Model(discriminator_input, discriminator_output)
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
return discriminator
# 定义GAN模型
def create_gan(generator, discriminator):
discriminator.trainable = False
gan_input = Input(shape=(100,))
gan_output = discriminator(generator(gan_input))
gan = Model(gan_input, gan_output)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
return gan
# 加载数据(这里不需要)
# data = pd.read_csv('data.csv')
# 定义训练参数
epochs = 10000
batch_size = 32
# 初始化模型
generator = create_generator()
discriminator = create_discriminator()
gan = create_gan(generator, discriminator)
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
# 随机生成噪声
noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, 100))
# 生成伪造数据
fake_data = generator.predict(noise)
# 加载真实数据(这里不需要)
# real_data = data.sample(batch_size)
# 训练判别器
discriminator_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_data.values, np.ones((batch_size, 1)))
discriminator_loss_fake = discriminator.train_on_batch(fake_data, np.zeros((batch_size, 1)))
discriminator_loss = 0.5 * np.add(discriminator_loss_real, discriminator_loss_fake)
# 训练生成器
generator_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))
# 打印损失
if epoch % 100 == 0:
print(f'Epoch: {epoch}, Discriminator Loss: {discriminator_loss}, Generator Loss: {generator_loss}')
# 生成表格数据
noise = np.random.normal(0, 1, size=(1000, 100))
fake_data = generator.predict(noise)
table_data = pd.DataFrame(fake_data, columns=['Column 1', 'Column 2'])
print(table_data.head())
```
注:此代码仅为示例,可能需要根据具体数据集和需求进行调整。