一、创建空dataframe对象

在Python中，我们可以使用pandas库来创建空dataframe对象。dataframe是一种二维的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储多种数据类型。我们可以通过下面的代码来创建一个空dataframe：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()

这样就创建了一个空的dataframe，并赋值给变量df。

二、创建空列表代码

除了使用pandas库中的DataFrame方法创建空dataframe外，我们还可以使用Python中的空列表，来创建一个空的dataframe。示例代码如下：

data = []
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个空的dataframe，并赋值给变量df。其中的空列表不需要任何元素。

三、创建空白文档的快捷键

在Jupyter Notebook和其他编辑器中，我们可以使用快捷键来创建一个空dataframe，而不需要输入任何代码。在Jupyter Notebook中，可以通过下面的快捷键来创建空白的dataframe：

df = pd.DataFrame(columns=[])

其中的columns参数用于指定表格的列名。在这里我们可以什么都不指定，直接传入一个空列表。

四、创建空元组

除了使用空列表来创建空的dataframe外，在Python中还可以使用空元组来创建。示例代码如下：

data = ()
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个空的dataframe，并赋值给变量df。其中的空元组不需要任何元素。

五、创建空连接的符号是

在pandas库中，我们可以使用“空连接”的符号来创建空dataframe。该符号为两个方括号[]，并在中间加上一个逗号。示例代码如下：

df = pd.DataFrame(columns=[], data=[])

这样就创建了一个空的dataframe，并赋值给变量df。

六、创建dataframe对象

我们不仅可以创建空的dataframe，还可以创建一个有数据的dataframe。示例代码如下：

import pandas as pd
data = {'姓名':['小明','小华','小红'],'年龄':[18,20,19],'性别':['男','女','女']}
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个有数据的dataframe，并赋值给变量df。

七、字典创建dataframe

除了使用上述的dataframe方法外，我们还可以通过字典来创建dataframe。示例代码如下：

data = {'姓名':['小明','小华','小红'],'年龄':[18,20,19],'性别':['男','女','女']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

这样也可以创建一个有数据的dataframe，并赋值给变量df。

八、使用dataframe创建数据

我们可以根据已有的dataframe创建新的列或行，并赋值相应的数据。示例代码如下：

import pandas as pd
data = {'姓名':['小明','小华','小红'],'年龄':[18,20,19],'性别':['男','女','女']}
df = pd.DataFrame(data)
# 新增一列
df['学历'] = ['本科','高中','大专']
# 新增一行
df.loc[3] = ['小张', 22, '男', '硕士']
print(df)

这样就新增了一列“学历”，和一行数据，打印出来的结果如下：

   姓名  年龄 性别  学历
0  小明  18  男  本科
1  小华  20  女  高中
2  小红  19  女  大专
3  小张  22  男  硕士

九、dataframe可以由那些创建

我们可以通过多种方式来创建dataframe，除了前面提到的方法，还可以通过csv文件、MySQL数据库等方式。示例代码如下：

# 通过csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 通过MySQL数据库
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',database='testdb',charset='utf8')
sql = 'SELECT * FROM student'
df = pd.read_sql_query(sql, conn)

这样就可以根据已有的csv文件或数据库表格来创建dataframe。

创建空dataframe的细节讲解