python 新建dataframe

要新建一个DataFrame，可以使用pandas库中的DataFrame()函数。例如，可以使用以下代码创建一个空的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

如果要在创建DataFrame时指定列名和数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30], '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含三列（姓名、年龄和性别）和三行数据的DataFrame。

相关问题

python新建dataframe

在Python中，可以使用多种方法来创建DataFrame。其中包括以下几种方法：
1. 通过由数组或列表组成的字典创建DataFrame。可以使用Pandas库的DataFrame函数，并将字典作为参数传递给该函数。每个键值对代表一个列，键作为列名，值作为该列的数据。例如，可以使用以下代码创建一个DataFrame：

   data = pd.DataFrame({'name':['wencky','stany','barbio'], 'age':[29,29,3], 'gender':['w','m','m']})

2. 通过二维数组直接创建DataFrame。可以使用Pandas库的DataFrame函数，并将二维数组作为参数传递给该函数。可以通过指定index和columns参数来设置行索引和列标签。例如，可以使用以下代码创建一个DataFrame：

   data = pd.DataFrame(np.random.rand(9).reshape(3,3), index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one','two','three'])

3. 其他方法还包括使用CSV文件、Excel文件或SQL数据库中的数据来创建DataFrame。可以使用Pandas库的read_csv、read_excel和read_sql等函数来读取文件或数据库中的数据，并将其转换为DataFrame格式。

希望以上信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python中创建Dataframe的方法](https://blog.csdn.net/weixin_43291997/article/details/83243334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38662089/12868385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

用python新建dataframe，从其他dataframe取出指定行，放到新dataframe中

在Python中，我们可以使用pandas库来创建DataFrame。如果你想要从一个现有的DataFrame中选取特定的行并放入新的DataFrame，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为df_original的DataFrame
df_original = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': [1, 2, 3],
   'C': [4.0, 5.0, 6.0]
})

# 如果你想选择第2行（索引为1），你可以这样做：
row_to_extract = df_original.iloc[1]  # 使用iloc按行索引获取

# 然后将这个行数据转换成一个新的DataFrame
new_df = row_to_extract.to_frame()  # to_frame() 将Series转换为DataFrame

print(new_df)

如果你想根据某些条件选择行，例如只取`B`列值大于2的行，可以先筛选再创建新DataFrame：

filtered_rows = df_original[df_original['B'] > 2]  # 过滤行
new_df = filtered_rows.copy()  # 创建新DataFrame副本，避免原始数据被修改