Pandas-Dataframe aus einer Liste erstellen

1. Einzelne Liste verwenden, um Pandas DataFrame zu erstellen
2. Mehrere Listen zum Erstellen eines Pandas DataFrame verwenden
3. Mehrdimensionale Liste verwenden, um Pandas DataFrame zu erzeugen

Pandas erlaubt es uns, einen Pandas DataFrame aus einer Liste zu erstellen, indem wir die Methode pd.DataFrame() verwenden. Wir können dies mit einer einzelnen Liste, mehreren Listen und mehrdimensionalen Listen erreichen.

Einzelne Liste verwenden, um Pandas DataFrame zu erstellen

Das ist der einfachste Fall, der einen Dataframe aus einer einzelnen Liste erzeugt. Wir übergeben die Liste einfach an pd.DataFrame() und das Ergebnis ist ein einspaltiger Dataframe.

Beispiel:

import pandas as pd
import numpy as np

lst = ["Jay", "Raj", "Jack"]
df = pd.DataFrame(lst, columns=["Name"])

print(df)

Ausgabe:

   Name
0   Jay
1   Raj
2  Jack

Mehrere Listen zum Erstellen eines Pandas DataFrame verwenden

Um einen Pandas DataFrame aus mehr als einer Liste zu erzeugen, müssen wir die Funktion zip() verwenden. Die Funktion zip() gibt ein Objekt vom Typ zip zurück, das die Elemente an der ersten Position miteinander paart, an der zweiten Position miteinander, und so weiter. Dabei fungiert jede Liste als eine andere Spalte.

Beispiel:

import pandas as pd
import numpy as np

lst1 = ["Jay", "Raj", "Jack"]
lst2 = [12, 15, 14]
df = pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2)), columns=["Name", "Age"])
print(df)

Ausgabe:

   Name  Age
0   Jay   12
1   Raj   15
2  Jack   14

Mehrdimensionale Liste verwenden, um Pandas DataFrame zu erzeugen

Eine Liste, die eine andere Liste enthält, nennt man eine mehrdimensionale Liste. In diesem Fall fungiert jede Liste, die innerhalb der Hauptliste verschachtelt ist, als eine Zeile für den Dataframe. Das folgende Beispiel zeigt, wie das geht:

import pandas as pd
import numpy as np

lst = [["Jay", 12, "BBA"], ["Jack", 15, "BSc"]]
df = pd.DataFrame(lst, columns=["Name", "Age", "Course"])
print(df)

Ausgabe:

   Name  Age Course
0   Jay   12    BBA
1  Jack   15    BSc