使用range创建dataframe
时间: 2023-10-04 08:03:15 浏览: 70
使用 `range` 创建 DataFrame 可以使用 `pd.DataFrame()` 函数,并将 `range` 对象作为参数传递给 `data` 参数。下面是一个简单的示例:
```python
import pandas as pd
# 使用range创建DataFrame
df = pd.DataFrame(range(10), columns=['number'])
print(df)
```
输出:
```
number
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
```
在这个示例中,我们创建了一个包含 10 行的 DataFrame,每行包含一个数字。`range(10)` 返回一个包含 0 到 9 的整数序列,我们将其传递给 `pd.DataFrame()` 函数,并将 `columns` 参数设置为 `['number']`,以指定列名称。
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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:
```python
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。
使用numpy创建一个0-29的5*6的二维数组,使用arr创建dataframe并设置索引和列
名为index和columns。
好的,这是一个与技术有关的问题。下面是使用numpy创建0-29的5*6二维数组和创建dataframe并设置索引和列名的代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.arange(30).reshape(5, 6)
df = pd.DataFrame(arr, index=['row'+str(i) for i in range(1, 6)], columns=['col'+str(i) for i in range(1, 7)])
df.index.name = 'index'
df.columns.name = 'columns'
print(df)
```
输出:
```
columns col1 col2 col3 col4 col5 col6
index
row1 0 1 2 3 4 5
row2 6 7 8 9 10 11
row3 12 13 14 15 16 17
row4 18 19 20 21 22 23
row5 24 25 26 27 28 29
```