在新建的dataframe中追加数据
时间: 2023-09-22 12:08:09 浏览: 41
好的,以下是向dataframe中追加数据的代码:
```python
import pandas as pd
# 创建空的dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['text'])
# 向dataframe中追加数据
new_data = {'text': '这是一段文本数据'}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
# 打印dataframe
print(df)
```
输出结果如下:
```
text
0 这是一段文本数据
```
现在,你可以通过追加数据的方式将更多的文本数据添加到这个dataframe中了。
相关问题
在空的dataframe中插入数据
可以使用 pandas 库中的 `DataFrame()` 函数来创建一个空的 dataframe,然后使用 `.append()` 方法向其中插入数据,例如:
```
import pandas as pd
# 创建空的 dataframe
df = pd.DataFrame()
# 向 dataframe 中插入数据
df = df.append({'col1': 1, 'col2': 'a'}, ignore_index=True)
df = df.append({'col1': 2, 'col2': 'b'}, ignore_index=True)
# 打印 dataframe
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2
0 1.0 a
1 2.0 b
```
查看数据类型在DataFrame中
在 Pandas 中,可以通过 `dtypes` 属性查看 DataFrame 中每一列的数据类型。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含整数和浮点数的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]})
# 查看 DataFrame 中每一列的数据类型
print(df.dtypes)
```
输出:
```
A int64
B float64
dtype: object
```
其中,`int64` 和 `float64` 分别表示整数和浮点数的数据类型。如果你想查看某一列的数据类型,可以使用类似下面的方式:
```python
print(df['A'].dtype)
```
输出:
```
int64
```
这将输出列 `A` 的数据类型。