Wie man ein leeres DataFrame in Pandas erstellt

Name

Rajiv Chandra

Updated on 14.11.2025

Die Arbeit mit Datensätzen ist ein zentraler Bestandteil jedes Data-Analysis-Workflows. Egal, ob deine Daten aus einer CSV-Datei, einer SQL-Datenbank, einer JSON-Response oder einer externen API kommen – Pandas bietet eine leistungsstarke und intuitive Oberfläche zum Bereinigen, Transformieren und Erkunden.

In diesem Leitfaden gehen wir mehrere praktische Wege durch, ein leeres DataFrame in Pandas zu erstellen, erklären, wann du welche Methode verwenden solltest, und stellen moderne Best Practices vor (einschließlich dem Erstellen leerer DataFrames mit Spaltentypen).

🚀 Möchtest du dein DataFrame sofort in ein interaktives Visualisierungstool verwandeln?

PyGWalker ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die direkt in deinem Jupyter Notebook eine Drag-and-Drop-Oberfläche für die Datenexploration hinzufügt.

Probiere es so aus:

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Du kannst PyGWalker sofort in diesen Online-Notebooks ausprobieren:

Run PyGWalker in Kaggle Notebook (opens in a new tab)	Run PyGWalker in Google Colab (opens in a new tab)	Give PyGWalker a ⭐️ (opens in a new tab)

Was ist ein DataFrame?

Ein DataFrame ist eine zweidimensionale, tabellarische Datenstruktur in Pandas, bei der jede Spalte unterschiedliche Datentypen enthalten kann. Du kannst es dir wie ein Spreadsheet oder eine SQL-Tabelle vorstellen. DataFrames unterstützen leistungsfähige Operationen, darunter:

• Filtern und Slicen
• Mergen und Joinen
• Aggregation
• Umformen (Reshaping)
• Visualisierung

Warum ein leeres DataFrame erstellen?

Leere DataFrames sind nützlich, wenn du:

• ein Schema definieren möchtest, bevor Daten geladen werden
• Zeilen programmatisch anhängen willst
• eine Ergebnistabelle für Schleifen oder Aggregationen initialisieren möchtest
• eine Struktur für inkrementelle Updates vorbereiten willst

Beispiel: Vorbereitung einer Tabelle mit Produktinformationen, bevor Daten eingespielt werden.

⭐ Schneller Methodenvergleich

Wie man ein leeres DataFrame erstellt (3 klassische Methoden + 1 moderne Best Practice)

Methode 1: Mit dem DataFrame()-Konstruktor

Die einfachste Variante:

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame()
print(df)

Ausgabe:

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

Um danach Spalten hinzuzufügen:

df.columns = ['ProductID', 'ProductName', 'Description', 'Price']
df

Methode 2: Mit einem dict() aus leeren Listen

Diese Methode definiert Spaltennamen, während das DataFrame leer bleibt:

import pandas as pd
 
data = dict(ProductID=[], ProductName=[], Description=[], Price=[])
df = pd.DataFrame(data)
df

Methode 3: Mit from_dict()

Entspricht Methode 2 – hauptsächlich eine Stilfrage:

import pandas as pd
 
data = {
    'ProductID': [],
    'ProductName': [],
    'Description': [],
    'Price': []
}
 
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df

⭐ Moderne Methode (empfohlen)

Ein leeres DataFrame mit Spaltennamen und Datentypen erstellen

In Pandas 2.x ist es Best Practice, Spaltentypen von Anfang an festzulegen:

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({
    "ProductID": pd.Series(dtype="int"),
    "ProductName": pd.Series(dtype="string"),
    "Description": pd.Series(dtype="string"),
    "Price": pd.Series(dtype="float"),
})
 
df

Dieser Ansatz ist ideal, wenn:

✔ du Daten aus APIs lädst
✔ du vorhersagbare Datentypen möchtest
✔ du ETL-Pipelines aufbaust
✔ du spätere dtype-Warnungen vermeiden möchtest

Wie prüft man, ob ein DataFrame leer ist?

Verwende das Attribut .empty:

df = pd.DataFrame()
print(df.empty)   # True
 
non_empty = pd.DataFrame({"A": [1]})
print(non_empty.empty)  # False

Fazit

Ein leeres DataFrame zu erstellen ist eine grundlegende Aufgabe in Pandas. Abhängig von deinem Workflow kannst du:

• ein einfaches leeres Gerüst erstellen
• Spalten mit Namen initialisieren
• explizite dtypes definieren (empfohlen für saubere Pipelines)
• dict-basierte Schemas für bessere Lesbarkeit nutzen

Damit kannst du nun die beste Methode für dein Projekt wählen und sauberere, besser vorhersagbare Pandas-Workflows aufbauen.