Les pandas créent des données vides

Un dataframe se compose d'une structure de données bidimensionnelle qui présente dans Python et est rendue accessible par le module Pandas, qui contient du contenu de manière tabulaire. En d'autres termes, des colonnes et des lignes. Chaque colonne d'une dataframe peut contenir un type d'élément varié.

Nous pouvons préférer construire fréquemment une dataframe vide pour conserver le stockage. Au lieu d'ajouter le Frame Frame complet, vous devrez peut-être simplement ajouter des données à l'aide de deux entrées. Par exemple, une dataframe vierge peut être construite initialement. Par la suite, le contenu peut être ajouté un peu à la fois. Un objet Pandas DataFrame vide ou dépourvu de toute don. Soit zéro lignes ou zéro colonnes doivent exister.

Le «dataframe.L'attribut vide »de l'objet Pandas Dataframe nous permet de déterminer si le contenu d'un objet est vide ou non. L'application de cette propriété sur un objet Pandas DataFrame donne une valeur booléenne, vrai ou fausse, sur la base des circonstances, ou si l'objet DataFrame pertinent est vide ou non.

Apprenons à construire une fraction de données vide, puis à l'ajouter des lignes et des colonnes à l'aide du module Pandas de Python. Les méthodes précédentes de Python peuvent être utilisées pour construire un Pandas DataFrame vide. Nous examinerons chacun d'eux en détail ici.

Exemple n ° 1: Construire un effrayage de données vide à l'aide de pandas.Méthode DataFrame ()

La méthode de base et la plus simple pour créer un dataframe vide est de la créer sans lignes et colonnes. Pour utiliser la fonction Pandas, nous devons d'abord importer le package Pandas de Python. Ensuite, dans le script, les pandas sont appelés «PD» en les utilisant comme langage PD. Maintenant, que nous avons accès à la bibliothèque des Pandas, nous pouvons commencer à créer notre DataFrame de base vide.

Le premier script génère une nouvelle variable appelée «my_df» et attribue le résultat de l'appel du PD.Méthode dataFrame (). Ici, nous avons utilisé la fonction PD.DataFrame () de la classe Pandas DataFrame sans aucun argument, qui générera un objet Pandas DataFrame vide. Nous avons ensuite utilisé la première fonction d'impression pour imprimer un texte. Nous le ferons en écrivant le texte à l'intérieur de la parenthèse de la déclaration d'impression, mais nous devons le mettre entre des virgules inversées comme nous voulons afficher comme nous le disons. Dans la ligne suivante du script, nous avons utilisé une autre fonction d'impression et à l'intérieur de ses accolades, nous avons mis la variable «my_df»; Maintenir les valeurs du dataframe.

L'exécution de l'extrait de code susmentionné nous donnera la sortie suivante.

Pour la nécessité de vérifier si le contenu du dataframe est vide ou non, nous utiliserons le .attribut vide.

Nous avons à nouveau utilisé la fonction d'impression et défini un texte qui dit: «Si le dataframe est vide, cette fonction imprimera True Else Imprime False."Cela signifie que le .L'attribut vide vérifie si le dataframe est vide ou non. Sur la base de la vérification, il renverra une valeur booléenne; soit vrai ou faux. Dans la dernière fonction d'impression, nous avons utilisé le nom de notre variable avec le .attribut vide comme my_df.vide.

L'image de sortie ci-dessous affiche une «vraie» valeur booléenne qui vérifie que le dataframe est vide.

Exemple n ° 2: Construire un effrayage de données vide avec des colonnes à l'aide de pandas.Méthode DataFrame ()

En utilisant le «PD.Méthode DataFrame () », vous pouvez construire un objet Pandas DataFrame qui est vide et a juste des colonnes. Nous utilisons un seul argument pour appeler la fonction de classe Pandas DataFrame, qui produit ensuite un objet Pandas DataFrame vierge avec la liste des colonnes fournies.

Utilisons maintenant Python Script pour mettre ce concept dans l'exercice.

Dans ce code, nous avons initialisé une variable «D1» et les avons mis égales au résultat de la fonction Pandas Dataframe. À l'intérieur des supports du PD.Fonction DataFrame (), nous passerons un seul argument «colonne» et lui attribuerons trois valeurs: nom, âge et sexe. La fonction d'impression est invoquée avec un texte à afficher à l'intérieur de ses accolades. Cela sera affiché avant le Dataframe lui-même. Dans la fonction d'impression suivante, la variable «d1» est appelée.

Maintenant, nous verrons si le dataframe est vide. Mais avant cela, nous avons défini un autre texte à l'intérieur de la fonction d'impression qui sera exposée avant la valeur booléenne. Ensuite, nous avons appelé le .Propriété vide avec la variable «D1» pour vérifier le vide de la dataframe stockée dedans, à l'intérieur de la dernière fonction d'impression du script python.

Lorsque nous exécutons le code ci-dessus, le terminal de sortie affiche un écran avec un dataframe vide avec une colonne. Ici, l'index est vide, qui fait également référence aux lignes. De plus, la valeur booléenne vraie dans la dernière ligne du terminal vérifie que le dataframe est vide.

Nous pouvons utiliser une autre méthode dans laquelle nous allons d'abord créer un dataframe vide, puis ajouter des colonnes une par une.

Ici, nous avons d'abord créé un dataframe vide avec le PD.Fonction DataFrame () et imprimez-les. Ensuite, nous avons ajouté les noms de la colonne dans le DataFrame l'un après l'autre. Pour cela, nous avons écrit le nom de la variable «D1» et utilisé des supports avec. À l'intérieur des supports, nous écrivons les noms des colonnes et leur donnons des valeurs sans valeur. Dans la dernière étape, nous avons vérifié si le dataframe fourni est vide ou non.

La sortie peut être vue dans l'image suivante:

Exemple n ° 3: Construire des données vides avec des lignes à l'aide de pandas.Méthode DataFrame ()

Utiliser le PD.Méthode DataFrame (), est une autre méthode simple pour générer un objet Pandas DataFrame qui est vide et ne comprend que les lignes. Cette fonction invoque la fonction PD.DataFrame de l'objet Pandas DataFrame avec un seul argument, renvoyant un objet Pandas DataFrame vide contenant la liste des lignes ou des index qui a été spécifié.

Une variable nommée «D2» a été initialisée dans le programme ci-dessus et définie sur la sortie de la méthode Pandas Dataframe. Nous fournirons un seul paramètre, «index», et lui attribuerons cinq valeurs au PD.Fonction DataFrame () à l'intérieur des supports: 1, 2, 3, 4 et 5. Étant donné un texte à afficher dans ses supports, la méthode d'impression est appelée. La variable «D2» est ensuite accessible dans l'appel de fonction d'impression ultérieure. Pour vérifier l'état vide de DataFrame, nous avons ensuite invoqué le .attribut vide pour la variable «d2» dans la méthode d'impression finale du code python.

Une fois le code susmentionné exécuté, une fenêtre avec un framage de données vide avec des lignes / index apparaît sur le terminal. Alors que les colonnes sont vides dans ce cas, l'index dans ce cas a cinq valeurs qui correspondent aux lignes.

Exemple n ° 4: Construire des données vides en ayant à la fois des lignes et des colonnes à l'aide de pandas.Méthode DataFrame ()

Nous allons faire un objet Pandas DataFrame vide dès maintenant et il aura à la fois des lignes et des colonnes. Un objet Pandas Dataframe avec la liste d'index et de colonnes fournis est renvoyé une fois que le PD.La fonction DataFrame () de l'objet Pandas DataFrame est invoquée à l'aide des deux arguments de colonnes et d'index.

La sortie s'affiche ci-dessous:

Conclusion

Dans cet article, nous avons expliqué le processus de construction d'un dataframe vide à l'aide de la fonction Pandas Dataframe. Nous avons discuté de la dataframe vide et vous a fourni différentes illustrations pour en savoir plus. Le premier exemple explique comment créer un dataframe vide sans lignes ni colonnes. Dans les deuxième et troisième exemples, nous avons créé un dataframe vide avec des lignes puis des colonnes respectivement.