Привет!
Я столкнулся с такой же задачей ⎯ у меня был датафрейм с 3 строками по типам устройств, и мне потребовалось масштабировать свои вычисления, чтобы получить датафрейм с 100 строками.Чтобы автоматизировать этот процесс, я создал функцию, которая принимает на вход список типов устройств и возвращает датафрейм с количеством строк, равным длине этого списка. Сначала я создал пустой датафрейм, а затем заполнил его значениями, используя цикл.Вот пример кода⁚
python
import pandas as pd
def generate_df(types)⁚
df pd.DataFrame(columns[‘Тип устройства’])
for t in types⁚
df df.append({‘Тип устройства’⁚ t}, ignore_indexTrue)
return df
types_list [‘Устройство 1’, ‘Устройство 2’, ‘Устройство 3’, ..., ‘Устройство 100’]
df_res generate_df(types_list)
В этом примере `types_list` ⎯ это список типов устройств, и я передаю его в функцию `generate_df`. Функция создает пустой датафрейм `df` с одним столбцом ″Тип устройства″.
Затем я использую цикл `for` для каждого типа устройства в списке `types`. Внутри цикла я добавляю новую строку в датафрейм с помощью метода `append`. Ключевой параметр `ignore_indexTrue` гарантирует, что индексы строк будут переназначены в порядке добавления.
В результате получается датафрейм `df_res`, у которого количество строк равно длине списка `types_list`. Теперь я могу использовать этот код с любым количеством строк ― от 3 до 100 и более.
Надеюсь, эта информация была полезной! Удачи в твоих проектах!