Pandas 创建一个全零数据框

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas创建一个全零的数据框。一个全零的数据框，就是所有的值都是0的数据表格。在做数据分析时，我们有时需要使用这种数据类型来初始化一个数据表格，方便后续填充数据或者计算等操作。下面我们来看一下如何创建一个全零的数据框。

阅读更多：Pandas 教程

创建一个全零的数据框

创建一个全零的数据框，我们需要指定数据框的行和列。使用Pandas中的DataFrame函数可以创建一个数据框。我们可以使用以下语法来创建一个n行m列的全零数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(0, index=range(n), columns=range(m))

其中index参数是指定行的数量，columns参数是指定列的数量。0表示在数据框中所有的值都是0，即全零数据框。

例如，我们要创建一个5行10列的全零数据框，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(0, index=range(5), columns=range(10))
print(df)

输出结果如下：

   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
2  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
4  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0

我们可以看到，输出结果中所有的值都是0，即创建了一个全零的数据框。

全零数据框的应用举例

接下来我们将举几个例子，在实际应用中使用全零数据框。

统计不同年份的销售额

假设我们有一个数据表格，包含以下数据：

现在我们想要统计每年的销售额，我们可以使用全零数据框来初始化一个数据表格，方便后续计算。代码如下所示：

import pandas as pd

# 假设数据已经存储在变量df中
year_list = df['年份'].unique()
df_sale = pd.DataFrame(0, index=year_list, columns=['销售额'])

# 计算每年的销售额
for year in year_list:
    sales = df.loc[df['年份'] == year, '销售额'].sum()
    df_sale.loc[year, '销售额'] = sales

print(df_sale)

输出结果如下所示：

      销售额
2019   30
2020   40

我们可以看到，输出结果中展示了每年的销售额，通过全零数据框初始化，我们可以快速构建一个数据表格来存储每年的销售额。

统计某个区域的男女比例

假设我们有以下数据：

现在需要统计某个区域的男女比例，我们可以使用全零数据框来初始化一个数据表格来存储结果。代码如下所示：

import pandas as pd

# 假设数据已经存储在变量df中
region_list = df['区域'].unique()
df_ratio = pd.DataFrame(0, index=region_list, columns=['男性比例', '女性比例', '总人数'])

# 统计每个区域的男女比例
for region in region_list:
    total_num = len(df.loc[df['区域'] == region])
    male_num = len(df.loc[(df['区域'] == region) & (df['性别'] == '男')])
    female_num = total_num - male_num
    male_ratio = male_num / total_num
    female_ratio = female_num / total_num
    df_ratio.loc[region, '男性比例'] = male_ratio
    df_ratio.loc[region, '女性比例'] = female_ratio
    df_ratio.loc[region, '总人数'] = total_num

print(df_ratio)

输出结果如下所示：

      男性比例  女性比例  总人数
北京    0.5   0.5     2
上海    0.66  0.33    3
广州    0.0   1.0     3

我们可以看到，输出结果中展示了每个区域的男女比例和总人数。通过全零数据框初始化，我们可以快速构建一个数据表格来存储结果。

总结

本文介绍了如何使用Pandas创建一个全零的数据框，并举例说明了在实际应用中如何使用全零数据框。全零数据框可以作为一个空框架，方便后续填充数据或者计算等操作。通过本文的学习，相信读者们已经掌握了如何创建和应用全零数据框的技巧。