Question

我有一个带有'x'列的df，我想从中采样数据并将其存储在新的数据帧df_pull中。我想在for循环中重复此过程，例如10倍。我的问题是：“未定义名称'df_pull'”。当然，这是因为我没有反抗df_pull，但是我如何创建一个空的df。这不可能吗？通过创建很多if列表，我感到非常满意，但是我确信这不是最好的解决方案。

for i in np.arange(10):
    df_pull[[i]] = df['x'].sample(frac=1)

谢谢。

Answer 1

将列表理解与concat一起使用，并且对于drop=True与DataFrame.reset_index也很重要，以避免相同的列值（因为索引alignmenet）：

r = np.arange(10)
L = [df['x'].sample(frac=1).reset_index(drop=True) for i in r]
df_pull  = pd.concat(L, axis=1, keys=r)

您的解决方案使用空的DataFrame以及DataFrame.reset_index：

df = pd.DataFrame({
         'y':[7,8,9,4,2,3],
         'x':[1,3,5,7,1,0],

})

df_pull = pd.DataFrame()
for i in np.arange(10):
    df_pull[i] = df['x'].sample(frac=1).reset_index(drop=True)

print (df_pull)
   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  1  7  1  1  1  5  3  5  3  1
1  7  1  5  5  0  1  1  1  7  7
2  5  0  0  7  1  3  5  3  1  5
3  3  3  3  0  3  0  7  1  1  3
4  0  1  7  1  5  7  1  7  5  1
5  1  5  1  3  7  1  0  0  0  0

Answer 2

您可以创建一个空的DateFrame 只是

pull_df = pd.DataFrame()

如果您想要与第一个df相同的列

pull_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

在for循环中创建新的df库伦

2 个答案: