Pandas-Dataframe aus einer Liste erstellen
- Einzelne Liste verwenden, um Pandas DataFrame zu erstellen
- Mehrere Listen zum Erstellen eines Pandas DataFrame verwenden
- 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
