Créer un DataFrame Pandas à partir d'une liste

Les pandas nous permettent de créer des Pandas DataFrame à partir d’une liste en utilisant la méthode pd.DataFrame(). Nous pouvons y parvenir en utilisant une seule liste, plusieurs listes et des listes multidimensionnelles.

Utiliser une liste unique pour créer des Pandas DataFrame

C’est le cas le plus élémentaire qui crée une Dataframe à partir d’une liste unique. Nous passons simplement la liste à pd.DataFrame() et le résultat est une Dataframe à une seule colonne.

Exemple :

import pandas as pd
import numpy as np

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

print(df)

Production :

   Name
0   Jay
1   Raj
2  Jack

Utiliser plusieurs listes pour créer des Pandas DataFrame

Pour créer un Pandas DataFrame à partir de plusieurs listes, nous devons utiliser la fonction zip(). La fonction zip() retourne un objet de type zip qui couple les éléments à la première position ensemble, à la deuxième position ensemble, et ainsi de suite. Ici, chaque liste agit comme une colonne différente.

Exemple :

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)

Production :

   Name  Age
0   Jay   12
1   Raj   15
2  Jack   14

Utiliser la liste multidimensionnelle pour créer des Pandas DataFrame

Une liste qui contient une autre liste est appelée une liste multidimensionnelle. Dans ce cas, chaque liste, qui est imbriquée à l’intérieur de la liste principale, agit comme une ligne pour le DataFrame. L’exemple suivant montre comment :

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)

Production :

   Name  Age Course
0   Jay   12    BBA
1  Jack   15    BSc