Pandas crea un marco de datos vacío
Podemos preferir construir un marco de datos vacío con frecuencia para conservar el almacenamiento. En lugar de agregar el cuadro de datos completo, es posible que solo necesite agregar datos utilizando dos entradas. Por ejemplo, se puede construir un marco de datos en blanco inicialmente. Después, el contenido se puede agregar un poco a la vez. Un objeto Pandas DataFrame que está vacío o sin datos, y todas sus dimensiones son 0 longitudes se conoce como un marco de datos vacío. Ya sea cero filas o columnas cero en él.
El "marco de datos.El atributo vacío "del objeto Pandas DataFrame nos permite determinar si el contenido de un objeto está vacío o no. La aplicación de esta propiedad en un objeto Pandas DataFrame produce un valor booleano, ya sea verdadero o falso, en función de la circunstancia, o si el objeto DataFrame relevante está en blanco o no.
Aprendamos sobre la construcción de un marco de datos vacío y luego agregamos filas y columnas con el módulo pandas de Python. Los métodos anteriores en Python se pueden usar para construir un marco de datos de pandas vacío. Examinaremos cada uno de ellos en detalle aquí.
Ejemplo #1: Construir el marco de datos vacío usando pandas.Método DataFrame ()
El método básico y más fácil para crear un marco de datos vacío es crearlo sin filas y columnas. Para utilizar la función pandas, primero debemos importar el paquete Pandas de Python. Luego, en el script, los pandas se denominan "PD" al usarlos como lenguaje PD. Ahora, que tenemos acceso a la biblioteca de los pandas, podemos comenzar a crear nuestro marco de datos vacío básico.
El primer script genera una nueva variable llamada "my_df" y asigna el resultado de llamar al PD.Método DataFrame (). Aquí, hemos usado la función PD.DataFrame () de la clase Pandas DataFrame sin ningún argumento, que generará un objeto Pandas DataFrame vacío. Luego empleamos la primera función de impresión para imprimir un texto. Lo haremos escribiendo el texto dentro del paréntesis de la declaración de impresión, pero debemos ponerlo entre comas invertidas como queremos mostrar como lo presentamos. En la siguiente línea del script, hemos utilizado otra función de impresión y dentro de sus aparatos ortopédicos, hemos puesto la variable "my_df"; Manteniendo los valores del marco de datos.
La ejecución del fragmento de código mencionado anteriormente nos producirá la siguiente salida.
Para la necesidad de verificar si el contenido del DataFrame está vacío o no, usaremos el .atributo vacío.
Nuevamente hemos empleado la función de impresión y definido un texto que dice: “Si el marco de datos está vacío, esta función imprimirá verdadero más imprimir falso."Esto significa que el .El atributo vacío verificará si el marco de datos está vacío o no. Basado en la verificación, devolverá un valor booleano; ya sea verdadero o falso. En la última función de impresión, hemos utilizado el nombre de nuestra variable con el .atributo vacío como my_df.vacío.
La imagen de salida a continuación muestra un valor booleano "verdadero" que verifica que DataFrame esté vacío.
Ejemplo # 2: Construcción de DataFrame vacío con columnas que usan pandas.Método DataFrame ()
Utilizando el "PD.Método DataFrame () ", puede construir un objeto Pandas DataFrame que está vacío y solo tiene columnas. Utilizamos un solo argumento para llamar a la función de clase Pandas DataFrame, que luego produce un objeto Pandas DataFrame en blanco con la lista de columnas suministradas.
Ahora usemos el script de Python para poner este concepto en ejercicio.
En este código, hemos inicializado una variable "D1" y la colocamos igual al resultado de la función Pandas DataFrame. Dentro de los soportes del PD.Función DataFrame (), pasaremos un solo argumento "columna" y lo asignaremos tres valores: nombre, edad y género. La función de impresión se invoca con un texto para mostrar dentro de sus aparatos ortopédicos. Esto se mostrará antes del marco de datos en sí. En la siguiente función de impresión, se llama a la variable "D1".
Ahora, veremos si el marco de datos está vacío. Pero antes de eso, hemos definido otro texto dentro de la función de impresión que se exhibirá antes del valor booleano. Entonces, llamamos al .Propiedad vacía con la variable "D1" para verificar el vacío del marco de datos almacenado en ella, dentro de la última función de impresión del script de Python.
Cuando ejecutamos el código anterior, el terminal de salida muestra una pantalla con un marco de datos vacío con una columna. Aquí el índice está vacío, que también se refiere a las filas. Además, el valor booleano verdadero en la última línea del terminal verifica que el marco de datos está vacío.
Podemos utilizar otro método en el que primero crearemos un marco de datos vacío y luego lo agregaremos columnas una por una.
Aquí, primero hemos creado un marco de datos vacío con el PD.Función DataFrame () e imprima. Luego, agregamos los nombres de la columna en el marco de datos uno tras otro. Para esto, hemos escrito el nombre de la variable "D1" y usamos soportes con él. Dentro de los soportes, escribimos los nombres de las columnas y les asignamos sin valores. En el último paso, verificamos si el DataFrame proporcionado está vacío o no.
La salida se puede ver en la siguiente imagen:
Ejemplo # 3: Construyendo el marco de datos vacío con filas usando pandas.Método DataFrame ()
Utilizando el PD.El método DataFrame () es otro método simple para generar un objeto Pandas DataFrame que está en blanco y solo incluye filas. Esta función invoca la función PD.DataFrame del objeto Pandas DataFrame con un solo argumento, devolviendo un objeto Pandas DataFrame vacío que contiene las filas o la lista de índice que se especificó.
Se ha inicializado una variable llamada "D2" en el programa anterior y establecido en la salida del método Pandas DataFrame. Proporcionaremos un solo parámetro, "índice" y lo asignaremos cinco valores al PD.DataFrame () Función Inside Brackets: 1, 2, 3, 4 y 5. Dado un texto para mostrar dentro de sus soportes, se llama al método de impresión. Luego se accede a la variable "D2" en la llamada de función de impresión posterior. Para verificar el estado vacío de DataFrame, luego invocamos el .Atributo vacío para la variable "D2" dentro del método de impresión final del código Python.
Una vez que se ejecuta el código mencionado anteriormente, aparece una ventana con un marco de datos vacío con filas/índice en el terminal. Mientras que las columnas están vacías en este caso, el índice en este caso tiene cinco valores que corresponden a las filas.
Ejemplo # 4: Construcción de DataFrame vacío que tiene filas y columnas usando pandas.Método DataFrame ()
Vamos a hacer un objeto vacío Pandas DataFrame en este momento y tendrá filas y columnas. Se devuelve un objeto Pandas DataFrame con el índice y la lista de columnas proporcionadas una vez que el PD.DataFrame () La función del objeto Pandas DataFrame se invoca utilizando los dos argumentos de columnas e índice.
La salida se muestra a continuación:
Conclusión
En este artículo, hemos explicado el proceso de construcción de un marco de datos vacío utilizando la función Pandas DataFrame. Hemos discutido el cuadro de datos vacío y le proporcionamos diferentes ilustraciones para aprender sobre ello. El primer ejemplo explica cómo crear un marco de datos vacío sin filas o columnas. En el segundo y tercer ejemplo, creamos un marco de datos vacío con filas y luego columnas respectivamente.