在空的熊猫DataFrame中插入单元格

Question

我需要将一些值存储在一个空的Pandas Dataframe中。像这样的东西：

      | col1  col2  col3
------------------------
row1  |  v1    v2    v3
row2  |  v4    v5    v6
row3  |  v7    v8    v9

我从其他来源ex: (row2, col3, v6)获取单元格，但我事先不知道我将拥有多少行和几列。

我试图用这种方式填充DataFrame，但是它不起作用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

df["col1"] = ""
df["col2"] = ""
df["col3"] = ""

df["col1"].loc["row1"] = "v1"
df["col2"].loc["row2"] = "v4"
df["col3"].loc["row3"] = "v9"
# ...

当我想显示DataFrame时，

print(df)

它显示为空的DataFrame。

Empty DataFrame
Columns: [col1, col2, col3]
Index: []

出于好奇，我尝试了

print(df["col1"])

我得到：

row1    v1
row2    v4
row3    v7
Name: col1, dtype: object

和

print(df.loc["row1"])

返回KeyError异常。

好吧，我猜我有一个索引问题，但是我不知道该如何解决，并且由于其他约束，我第一次插入后不能使用df.set_index 。

我也尝试过：

df = pd.DataFrame(columns=("some_name",))
df.set_index("some_name", inplace=True)

但它也失败了。

有什么主意吗？我想我只需要在开始插入数据之前设置一个空索引，但是我不知道如何。

Answer 1

这样，您可以使用pd.loc()方法添加值：     将熊猫作为pd导入     df = pd.DataFrame（）

df["col1"] = ""
df["col2"] = ""
df["col3"] = ""

df.loc["row1", "col1"] = "v1"
df.loc["row2", "col2"] = "v4"
df.loc["row3", "col3"] = "v9"

产生以下输出：