如何创建与另一个相同维度的空DataFrame？

Question

我查了一下，但找不到好的答案。我想创建一个和另一个数据框（dataframe）尺寸相同的空数据框，这样我就可以添加新列。现在我创建一个填满零的空数据框，然后再删除那个零列。我希望有更好的方法，但找不到答案。有人能帮帮我吗？

我现在是这样做的，虽然能用，但看起来很丑。

df_copy = pandas.DataFrame(numpy.zeros(len(df_original.index))) 
df_copy = df_copy.drop([0],axis=1) 

现在我可以在处理数据时添加新列。所以我基本上想要一个和另一个数据框尺寸相同的空数据框。

df_copy["price"] = pricesList
df_copy["size"] = sizesList

补充：还有一个相关的问题：我怎么创建一个尺寸为mxn的空数据框？我下面找到了创建一个尺寸为1xn的空数据框的方法，就是设置索引。但我怎么创建一个填满零的nxm空数据框呢？我问这个是因为我怀疑创建一个填满零的空数据框，然后根据需要替换每个元素会更快。另一种方法是创建一个尺寸为1xn的空数据框，然后根据需要添加列——我听说这样会比较慢。所以创建一个尺寸为nxm的空数据框，然后根据需要替换元素（比如把一个列表复制到每一列）可能会更快。假设一列有100行，我创建一个包含25行的子列表，然后把这个列表复制到正确的子列，重复这个过程。这比添加新列要快吗？

Answer 1

这个功能就是帮你保留 columns 的 :)

empty_df = df.iloc[:0]

Answer 2

@GaspareBonventre的回答可能会比较慢，这是因为Pandas DataFrame构造函数的一个问题。我发现这样做会快很多：

import numpy as np
df_copy = pd.DataFrame(np.zeros(df_original.shape))
df_copy.index = df_original.index
df_copy.columns = df_original.columns

Answer 3

这段代码的作用是……

首先，它会……然后，它会……接着，它会……最后，结果会是……

简单来说，这段代码就是在做……

如果你对这个过程有疑问，可以想象成……

总之，这段代码的核心就是……

import pandas as pd 
df_copy = pd.DataFrame(index=df_original.index,columns=df_original.columns)

Answer 4

如果你来到这个页面是想创建一个没有任何数据的、列名和数据类型都一样的表格（dataframe），那么你可以参考下面的代码：

import pandas as pd
df_copy = df_original.iloc[:0,:].copy()

Answer 5

创建一个空的数据框，它的索引和列名和另一个数据框完全一样：

import pandas as pd
df_copy = pd.DataFrame().reindex_like(df_original)