dataframe怎么在循环中不断加上上次循环得到的dataframe

时间: 2023-09-21 17:05:41 浏览: 64
### 回答1: 可以定义一个空的 dataframe,然后在循环中将每次得到的 dataframe 与空的 dataframe 进行合并,得到一个累加的 dataframe。具体实现可以参考下面的代码: ```python import pandas as pd # 定义空的 dataframe result_df = pd.DataFrame() for i in range(10): # 模拟每次循环得到的 dataframe df = pd.DataFrame({'A': [i], 'B': [i+1]}) # 将本次得到的 dataframe 与之前累加的 dataframe 合并 result_df = pd.concat([result_df, df]) print(result_df) ``` 上述代码中,首先定义了一个空的 dataframe `result_df`。然后在循环中,模拟每次得到的 dataframe,并将其与 `result_df` 合并。最终得到的 `result_df` 就是所有循环得到的 dataframe 的累加结果。 ### 回答2: 在循环中不断加上上次循环得到的dataframe,可以使用`pd.concat()`函数将每次循环得到的dataframe连接起来。 具体步骤如下: 1. 首先创建一个空的dataframe,可以使用`pd.DataFrame()`函数创建一个没有行和列的空dataframe。 2. 在循环开始前定义一个空列表,用于存储每次循环得到的dataframe。 3. 进入循环,每次循环中生成一个dataframe,并将其添加到列表中。 4. 在循环结束后,使用`pd.concat()`函数将列表中的所有dataframe连接起来,设置`axis=0`以按行连接。 5. 将连接后的dataframe赋值给一个变量,作为最终的结果。 以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个空的dataframe result_df = pd.DataFrame() # 定义一个空列表,用于存储每次循环得到的dataframe df_list = [] # 进入循环 for i in range(10): # 每次循环生成一个dataframe df = pd.DataFrame({'A': [i], 'B': [i+1]}) # 将每次循环得到的dataframe添加到列表中 df_list.append(df) # 在每次循环结束后,使用pd.concat()函数将列表中的dataframe连接起来 result_df = pd.concat(df_list, axis=0) # 打印最终的结果 print(result_df) ``` 该示例中,循环10次,每次生成一个只有一行两列的dataframe,并将其添加到列表中。最后使用`pd.concat()`函数将列表中的所有dataframe按行连接起来,得到最终的结果。 ### 回答3: 要在循环中不断将上次循环得到的DataFrame添加到现有的DataFrame中,可以使用`concat()`函数或者创建一个新的空DataFrame,并在每次循环结束后使用`append()`方法将上次循环得到的DataFrame添加到新的DataFrame中。 下面是使用`concat()`函数的示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame result_df = pd.DataFrame() # 循环过程 for i in range(5): # 在每次循环中生成一个新的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [i]}) # 使用concat函数将上次循环得到的DataFrame和当前新的DataFrame合并 result_df = pd.concat([result_df, df], ignore_index=True) print(result_df) ``` 输出结果为: ``` A 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 ``` 接下来是使用`append()`方法的示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个新的空DataFrame result_df = pd.DataFrame() # 循环过程 for i in range(5): # 在每次循环中生成一个新的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [i]}) # 使用append方法将上次循环得到的DataFrame添加到新的DataFrame中 result_df = result_df.append(df, ignore_index=True) print(result_df) ``` 输出结果为: ``` A 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 ``` 无论是使用`concat()`函数还是`append()`方法,都会将上次循环得到的DataFrame添加到现有的DataFrame中,最后得到一个包含所有循环结果的DataFrame。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

对Python中DataFrame按照行遍历的方法

下面小编就为大家分享一篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

网络编程网络编程网络编程

网络编程网络编程网络编程网络编程
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用 Python 画一个可以动的爱心

好的,我可以帮助您使用Python来绘制一个动态的爱心。您可以使用turtle库来实现。以下是实现代码: ```python import turtle import math # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pencil = turtle.Turtle() pencil.speed(0) pencil.color("red", "pink") pencil.pensize(3) # 定义爱心函数 def draw_love(heart_size, x_offset=0, y_offset=0):
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

已知n个人(以编号0,1,2,3...n-1分别表示)围坐在一张圆桌周围。从编号为0的人开始报数1,数到m的那个人出列;他的下一个人又从1开始报数,数到m+1的那个人又出列(每次报数值加1);依此规律重复下去,直到圆桌周围的人全部出列。用递归方法解决

这个问题可以使用递归方法解决。下面是一个思路: 1. 定义一个函数,接收三个参数:n、m、i,表示还剩下n个人,每次数到m时出列,当前报数的人是i; 2. 如果n=1,返回i,即最后留下的那个人的编号; 3. 否则,计算出下一个出列的人的编号j,通过递归调用函数解决n-1个人的问题,其结果为k; 4. 如果k < j,即当前i之后出列的人的编号为k,需要将k转换为在i之前出列的编号,返回值为 k+(n-1); 5. 如果k>=j,即当前i之后出列的人的编号为k,返回值为 k-(j-1); 下面是对应的Python代码: ```python def josephus(n, m, i):