【Pandas+Python】初始化一个全零的Dataframe

简介: 初始化一个100*3的0矩阵,变为Dataframe类型,并为每列赋值一个属性。

解决方案

初始化一个100*3的0矩阵,变为Dataframe类型,并为每列赋值一个属性

import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.zeros((100,3))
n_data = pd.DataFrame(arr,columns = ['a','b','c'])

a b c
0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0
4 0.0 0.0 0.0
… … … …
95 0.0 0.0 0.0
96 0.0 0.0 0.0
97 0.0 0.0 0.0
98 0.0 0.0 0.0
99 0.0 0.0 0.0

目录
相关文章
|
1月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
71 0
|
15天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
掌握Pandas核心数据结构:Series与DataFrame的四种创建方式
本文介绍了 Pandas 库中核心数据结构 Series 和 DataFrame 的四种创建方法,包括从列表、字典、标量和 NumPy 数组创建 Series,以及从字典、列表的列表、NumPy 数组和 Series 字典创建 DataFrame,通过示例详细说明了每种创建方式的具体应用。
113 67
|
15天前
|
存储 数据挖掘 索引
Pandas Series 和 DataFrame 常用属性详解及实例
Pandas 是 Python 数据分析的重要工具,其核心数据结构 Series 和 DataFrame 广泛应用。本文详细介绍了这两种结构的常用属性,如 `index`、`values`、`dtype` 等,并通过具体示例帮助读者更好地理解和使用这些属性,提升数据分析效率。
31 4
|
1月前
|
SQL 数据采集 数据可视化
Pandas 数据结构 - DataFrame
10月更文挑战第26天
47 2
Pandas 数据结构 - DataFrame
|
27天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
Python数据科学:Pandas库入门与实践
Python数据科学:Pandas库入门与实践
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python数据科学实战:从Pandas到机器学习
Python数据科学实战:从Pandas到机器学习
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
41 2
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
65 5
|
1月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
41 2
|
27天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库实战指南
Python数据分析:Pandas库实战指南