Erstellen Sie einen leeren Datenrahmen mit Index aus einem anderen Datenrahmen

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Ich habe einen Datenrahmen df1 mit mehreren Spalten und Zeilen. Einfaches Beispiel:

    TIME T1  T2 
       1 10 100
       2 20 200
       3 30 300

Ich möchte einen leeren Datenrahmen df2 erstellen und später neue Spalten mit den Berechnungsergebnissen hinzufügen.

Für diesen Moment sieht mein Code folgendermaßen aus:

     df1=pd.read_csv("1.txt",index_col="TIME")

     df2=df1.copy()[[]] #copy df1 and erase all columns

... zwei neue Spalten hinzufügen:

     df2["results1"],df2["results2"]=df1["T1"]*df["T2"]*3,df1["T2"]+100

Gibt es einen besseren / sichereren / schnelleren Weg, dies zu tun? Ist es möglich, einen leeren Datenrahmen df2 zu erstellen und nur den Index von df1 zu kopieren?

python indexing pandas

— Michal
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Ich mag Ihren ursprünglichen Vorschlag, außer dass Sie nicht den gesamten Datenrahmen kopieren und löschen müssen: df2 = df1 [[]]. Copy () #leer Slice, dann kopieren

— Elias Hasle

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df2 = pd.DataFrame(index=df1.index)

Dadurch wird ein DataFrame ohne Spalten, sondern nur mit einem Index erstellt, und es handelt sich um denselben Index wie in df1.

— Viktor Kerkez
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3

Es ist besser, den Index als df1.index.copy () festzulegen. Andernfalls teilen sich df1 und df2 dasselbe

— Indexobjekt

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Indizes sind genau aus diesem Grund unveränderlich.

— Viktor Kerkez

3

Während Sie df2.index.name = 'test' setzen, erhält der Index von df1 auch den Namen.

— Warten kuo

2

Der Fehler wird in der nächsten Version behoben , daher ist es besser, df1.index.copy () vor der Veröffentlichung von

— 0.13 zu verwenden

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Es ist besser, den Index als df1.index.copy () festzulegen.

df2 = pd.DataFrame(index=df1.index.copy())

Sie können verwenden df1.indexist df2.indexzu prüfen , ob sie das gleiche Objekt sind

— Wartenkuo
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Es ist nicht so, Sie machen nur eine unnötige Kopie eines Index. Indizes sind genau aus diesem Grund unveränderlich - um sie zwischen verschiedenen Datenstrukturen teilen zu können, ohne befürchten zu müssen, dass sie sich ändern.

— Viktor Kerkez

4

Sie können den Index eines Datenrahmens auch direkt einem anderen Datenrahmen zuweisen.

df2.index=df1.index

— Anand Mohan
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1

Sie können diesen Funktionscode verwenden:

df2=df1[[]].copy()

— Paulo Pinto
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0

NaNFügen Sie den Index hinzu, um zu vermeiden, dass alle nach dem Concat angezeigt werden.

df1 = pd.DataFrame(x1.toarray(),index=simpledf.index, columns=v.get_feature_names())

Verwenden Sie beim Definieren des neuen Datenrahmens mit Xtransformierten den gleichen Index wie den ursprünglichen Datenrahmen.

— RPeneluppi
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