Como Criar um DataFrame Vazio no Pandas

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Rajiv Chandra

Updated on 14/11/2025

Trabalhar com conjuntos de dados é uma parte central de qualquer fluxo de trabalho de análise de dados. Seja seu dado vindo de um arquivo CSV, banco de dados SQL, resposta JSON ou uma API externa, o Pandas fornece uma interface poderosa e intuitiva para limpeza, transformação e exploração.

Neste guia, vamos passar por várias formas práticas de criar um DataFrame vazio no Pandas, explicar quando usar cada abordagem e apresentar boas práticas modernas (incluindo a criação de DataFrames vazios com tipos de coluna).

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

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O que é um DataFrame?

Um DataFrame é uma estrutura de dados tabular bidimensional no Pandas, em que cada coluna pode ter tipos de dados diferentes. Você pode pensar nele como uma planilha ou uma tabela SQL. DataFrames suportam operações poderosas, incluindo:

• filtragem e fatiamento
• merge e join
• agregação
• reshaping
• visualização

Por que Criar um DataFrame Vazio?

DataFrames vazios são úteis quando você precisa:

• definir um esquema antes de carregar os dados
• adicionar linhas programaticamente
• inicializar uma tabela de resultados para loops ou agregações
• preparar uma estrutura para atualizações incrementais

Exemplo: preparar uma tabela com informações de produtos antes de ingerir os dados.

⭐ Comparação Rápida dos Métodos

Como Criar um DataFrame Vazio (3 Métodos Clássicos + 1 Boa Prática Moderna)

Método 1: Usando o Construtor DataFrame()

A forma mais simples:

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

Saída:

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

Para adicionar colunas depois:

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

Método 2: Usando um dict() de Listas Vazias

Esse método define os nomes das colunas mantendo o DataFrame vazio:

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

Método 3: Usando from_dict()

Equivalente ao método 2 — principalmente uma escolha de estilo:

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

⭐ Método Moderno (Recomendado)

Criar um DataFrame Vazio com Nomes de Colunas e Tipos de Dados

No Pandas 2.x, a melhor prática é definir os tipos de coluna antecipadamente:

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

Essa abordagem é ideal quando:

✔ Você está carregando dados de APIs
✔ Quer tipos previsíveis
✔ Está construindo pipelines ETL
✔ Quer evitar avisos de dtype no futuro

Como Verificar se um DataFrame está Vazio

Use o atributo .empty:

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

Conclusão

Criar um DataFrame vazio é uma tarefa fundamental no Pandas. Dependendo do seu fluxo de trabalho, você pode:

• criar um casco simples vazio
• inicializar colunas com nomes
• definir dtypes explícitos (recomendado para pipelines limpos)
• usar esquemas baseados em dict para melhor legibilidade

Agora você pode escolher com segurança o melhor método para o seu projeto e construir fluxos de trabalho com Pandas mais limpos e previsíveis.