pandas新建dataframe 填满0
时间: 2023-08-08 20:02:57 浏览: 47
要使用Pandas新建一个填满0的DataFrame,可以使用`pd.DataFrame()`函数,并传入一个包含0的多维数组或矩阵作为数据参数。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个5行3列的DataFrame,并填满0
df = pd.DataFrame(0, index=range(5), columns=range(3))
print(df)
```
输出结果如下:
```
0 1 2
0 0 0 0
1 0 0 0
2 0 0 0
3 0 0 0
4 0 0 0
```
在上面的代码中,我们使用`pd.DataFrame()`函数创建了一个5行3列的DataFrame,并将0传入作为每个单元格的初始值。`index`参数用于指定行的索引,`columns`参数用于指定列的索引。
使用这种方法,我们可以轻松地创建一个指定大小并填满0的DataFrame。
相关问题
pandas.dataframe参数
pandas.DataFrame是pandas库中的一个数据结构,它是一个二维的表格型数据结构,每列可以是不同的数据类型(数值、字符串、布尔值等),类似于Excel或SQL表格。下面是pandas.DataFrame的一些常用参数:
1. data:数据,可以是numpy ndarray、dict、pandas Series、pandas DataFrame等。
2. index:行标签,可以是列表、数组、pandas Index对象等。
3. columns:列标签,可以是列表、数组、pandas Index对象等。
4. dtype:数据类型,可以是numpy dtype、Python类型等。
5. copy:是否复制数据,默认为False。
在创建pandas.DataFrame时,可以根据需要选择性地使用这些参数。例如,可以使用data和columns参数来创建一个空的DataFrame,然后使用其他方法向其中添加数据。另外,pandas.DataFrame还有许多其他的方法和属性,可以用于数据的处理和分析。
pandas生成dataframe
以下是两种使用pandas生成DataFrame的方法:
1. 使用列表创建DataFrame:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
nums = np.array([i for i in range(1,31)]).reshape(10,3)
colu = [f'col_{i}' for i in range(3)]
inde = [f'row_{i}' for i in range(10)]
df = pd.DataFrame(data=nums, index=inde, columns=colu)
```
2. 使用字典创建DataFrame:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
hight = np.random.randint(158,180,10)
weight = np.random.randint(49,75,10)
df = pd.DataFrame(data={'hight':hight, 'weight':weight})
```