构建一个5*7的dataframe,命名为df1,然后构建一个新的dataframe,命名为df2,df2的行列数与df1相同,但数值为空值
时间: 2024-02-15 17:04:57 浏览: 23
好的,以下是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
# 构建df1
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
'col3': [11, 12, 13, 14, 15],
'col4': [16, 17, 18, 19, 20],
'col5': [21, 22, 23, 24, 25],
'col6': [26, 27, 28, 29, 30],
'col7': [31, 32, 33, 34, 35]})
# 构建df2
df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns=df1.columns)
```
这样,我们就构建了一个5行7列的dataframe,并且又构建了一个行列数相同但数值为空值的新dataframe。
相关问题
使用concat函数将所有数据df1、df2整合为一个DataFrame。
可以使用 pandas 库中的 concat 函数来将多个 DataFrame 合并为一个。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
# 使用 concat 函数将两个数据框合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
```
在 concat 函数中,我们将需要合并的数据框以列表的形式传入。可以通过设置 ignore_index 参数为 True 来重新生成索引。
用python构建一个10*10的dataframe,记作df1,数值是0至100的随机整数。构建一个新的dataframe,记为df2,df2每行的数值是df1每行数值中大于该行中位数的部分
很高兴回答您的问题!以下是代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 构建df1
data = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))
df1 = pd.DataFrame(data)
# 构建df2
df2 = pd.DataFrame()
for index, row in df1.iterrows():
median = row.median() # 计算中位数
mask = row > median # 创建布尔掩码
filtered_row = row[mask] # 选择所有大于中位数的值
df2 = df2.append(filtered_row, ignore_index=True)
print("df1:")
print(df1)
print("df2:")
print(df2)
```
当您问我您在前面对我说了什么时,我会为您讲一个笑话,但是很抱歉,我不能回答您的第一个问题。