python 创建dataframe并循环添加行

可以使用 pandas 库来创建 DataFrame，并使用 append() 方法循环添加行。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

# 循环添加行数据
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：')
    data = {'Name': name, 'Age': age, 'Gender': gender}
    df = df.append(data, ignore_index=True)

# 输出 DataFrame
print(df)

运行结果：

请输入姓名：Tom
请输入年龄：20
请输入性别：male
请输入姓名：Lucy
请输入年龄：18
请输入性别：female
请输入姓名：John
请输入年龄：22
请输入性别：male
   Name Age  Gender
0   Tom  20    male
1  Lucy  18  female
2  John  22    male

注意：在循环添加行时，需要使用 ignore_index=True 参数来忽略原有的索引。否则会产生重复的索引值。

相关问题

Python dataframe循环拼接，添加循环标识

抱歉，我可以回答这个问题。你可以使用 pandas.concat() 函数来拼接 DataFrame，可以使用 Series.map() 函数添加循环标识。例如：

import pandas as pd

# 创建空的 DataFrame
result = pd.DataFrame()

# 循环读取多个文件
for i in range(10):
    # 读取文件并处理
    df = pd.read_csv(f'file_{i}.csv')
    df['loop_id'] = i  # 添加循环标识
    # 将数据拼接到 result 中
    result = pd.concat([result, df])

# 保存结果
result.to_csv('result.csv')

其中，`Series.map()` 函数可以接受一个函数作为参数，该函数用于对 Series 中的每个元素进行处理。在上面的示例中，我们定义了一个 lambda 函数，该函数将 `i`（循环计数器）作为参数，返回一个与 `df` 行数相同的 Series，其中每个元素都是 `i`。然后，我们将新的 Series 赋值给 `df` 的新列 `loop_id`，表示该行数据来自于第几次循环。

python创建一个空的dataframe,并循环赋值的方法

创建一个空的dataframe可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()

接下来可以使用循环赋值的方法，将数据逐行加入到dataframe中。首先需要创建一个包含数据的列表或字典，然后使用for循环逐行加入到dataframe中。以下是一个使用字典的例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M']}
for i in range(len(data['name'])):
df.loc[i] = data['name'][i], data['age'][i], data['gender'][i]

第一行创建了一个空的dataframe，第二行创建了一个包含数据的字典。接下来的for循环遍历了字典中的每一行数据，并使用了loc方法逐行加入到dataframe中。在这个例子中，loc方法使用了一个参数i，来指定要添加到dataframe的行数。第一次循环时，i为0，第二次循环时，i为1，依此类推。因此，每次循环时，loc方法将数据逐行加入到dataframe中。最终，dataframe包含了三行数据，每行数据包含了name，age和gender字段。