怎么写一个dataframe pyton

可以使用 pandas 库中的 DataFrame() 函数创建一个 dataframe，例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的 dataframe
df = pd.DataFrame()

# 给 dataframe 增加一列
df['姓名'] = ['小明', '小红', '小刚']
df['年龄'] = [18, 20, 22]
df['性别'] = ['男', '女', '男']

# 输出 dataframe
print(df)

这段代码创建了一个包含“姓名”、“年龄”、“性别”三列的 dataframe，并给它们分别填充了一些数据。你可以根据实际需求修改列名和数据。

相关问题

如何新写一个dataframe

可以使用 pandas 库中的 DataFrame() 函数来新建一个 DataFrame，可以传入一个字典对象，将列名和数据对应起来，如下所示：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这样就创建了一个包含三列数据的 DataFrame。

写一个循环连接多个dataframe

如果需要循环连接多个DataFrame，可以使用循环遍历DataFrame的方法，将每个DataFrame与之前连接的结果进行连接。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame，用于存储连接后的结果
result = pd.DataFrame()

# 待连接的DataFrame列表
df_list = [df1, df2, df3]

# 循环遍历DataFrame列表，将每个DataFrame与之前连接的结果进行连接
for df in df_list:
    result = pd.concat([result, df])

# 输出连接后的结果
print(result)

在上面的示例中，我们首先创建一个空的DataFrame，用于存储连接后的结果。然后，我们将待连接的DataFrame存储在一个列表中。接着，我们循环遍历DataFrame列表，将每个DataFrame与之前连接的结果进行连接，并将结果存储回result中。最后，我们输出连接后的结果。

需要注意的是，如果待连接的DataFrame数量较大，循环连接可能会比较耗时。此时，可以考虑使用其他的方法进行连接，如使用 merge() 函数。