Erstellen pandas DataFrame iterativ

Bin ich die Liste erstellen Sie wie folgt:

myList = []
for i in range(0,10):
    val0 = 1  # some formula for obtaining values
    val1 = 2.5
    val2 = 1.8
    myList.append([val0,val1,val2])

Wie kann ich die Schleife für pandas DataFrame (d.h. myList muss ein DataFrame).

  • concat, wenn Sie wirklich müssen, aber es ist besser, alles zu tun, die Verkettung in einer Liste als pandas hat O(n) einfügen).
  • Könntest du bitte ein Beispiel geben, relevant zu meinem speziellen Fall?
  • Sind die anderen Antworten klar?
InformationsquelleAutor JoeBlack | 2016-02-24
  1. 5

    Ideal, das Sie erstellen möchten Ihr DataFrame sobald Sie haben alle die Daten. Leicht ändern Sie Ihre Beispiel:

    my_df= []
for i in range(0,10):
    d = {
        'val0' : 1,  # some formula for obtaining values
        'val1' : 2.5,
        'val2' : 1.8
    }
    my_df.append(d)

my_df = pd.DataFrame(my_df)

    Sp jetzt my_df ist ein DataFrame mit val0, val1 und val2 als Spalten

    • Sollten es nicht werden Kommas am Ende jeder der dictionary-Elemente?
    • es gibt keinen Grund, um zu erzwingen, dass, ich habe diese Daten aus den OP ' s Frage. Glaube nicht, ich bin qualifiziert, um eigene Kommentare zu seinen/Ihren Daten
    • Die OP hatte Sie als Anweisungen in einer Schleife. Sie haben Sie als Elemente in einem dictionary. AFAIK Elemente werden durch Kommata getrennt bei der Erstellung eines Wörterbuches mit, dass die syntax. Ich bin nicht weit genug erlebt, um zu wissen, wenn es da Ausnahmen gibt, aber alle Versionen von Python, die ich bei der hand haben, melden einen Syntaxfehler, wenn Sie mit Ihrem code. Ich hatte zu ändern, um d = { 'val0' : 1, 'val1' : 2.5, 'val2' : 1.8 }.
    • Ich entschuldige mich, ich habe Total falsch verstanden, Ihren ersten Kommentar (ich lese "Kommas" als "Kommentare"). Sie sind richtig über die syntax. Stellen Sie die Antwort
    InformationsquelleAutor sedavidw
  2. 3

    wenn ich Ihre Frage Recht:

    import pandas as pd

myList = []

for i in range(0,10):
    val0 = 1  # some formula for obtaining values
    val1 = 2.5
    val2 = 1.8
    myList.append([val0,val1,val2])

df = pd.DataFrame(myList, columns=['val0','val1','val2'])
print(df)

    PS Sie wollen nicht zu tun, fügen Sie die Daten der DataFrame in der Schleife - es wird nicht sehr effizient sein.

    Ausgabe:

       val0  val1  val2
0     1   2.5   1.8
1     1   2.5   1.8
2     1   2.5   1.8
3     1   2.5   1.8
4     1   2.5   1.8
5     1   2.5   1.8
6     1   2.5   1.8
7     1   2.5   1.8
8     1   2.5   1.8
9     1   2.5   1.8
    InformationsquelleAutor MaxU
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