Python 使用另一个数据帧的索引创建空数据帧

我有一个数据框df1，有多个列和行。简单的例子：

    TIME T1  T2 
       1 10 100
       2 20 200
       3 30 300

我想创建一个空的数据框df2，然后，用计算结果添加新的列

此时，我的代码如下所示：

…添加两个新列：

有没有更好/更安全/更快的方法？ 是否可以创建一个空数据帧df2，并且只从df1复制索引

df2 = pd.DataFrame(index=df1.index)

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这将创建一个没有列但只有一个索引的数据帧，它将与df1中的索引相同。

最好将索引设置为df1.index.copy（）

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您可以使用

df1.index

is

df2.index

检查它们是否是相同的对象

您还可以直接将一个数据帧的索引分配给另一个数据帧

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df2.index=df1.index

您可以使用以下短代码：

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df2=df1[[]].copy（）

以避免在concat之后获取所有的

NaN

df1 = pd.DataFrame(x1.toarray(),index=simpledf.index, columns=v.get_feature_names())

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使用

X

转换定义新数据帧时，请使用与原始数据帧相同的索引。

最好将索引设置为df1.index.copy（）；否则，df1和df2将共享相同的索引对象。正是由于这个原因，索引是不可变的。当您设置df2.index.name='test'时，df1的索引也将获得名称。该错误将在中修复，因此最好在0.13版本之前使用df1.index.copy（），否则，您只需对索引进行不必要的复制。索引是不可变的，正是因为这个原因——能够在不同的数据结构之间共享它们，而不必担心它们会改变。我喜欢你最初的建议，只是你不必复制和擦除整个数据帧：df2=df1[[]]。copy（）#空切片，然后copy索引的长度必须匹配，否则，对于

长度不匹配

，将出现

值错误

。

df2 = pd.DataFrame(index=df1.index)

df2 = pd.DataFrame(index=df1.index.copy())

df1 = pd.DataFrame(x1.toarray(),index=simpledf.index, columns=v.get_feature_names())