HOWTO · Pandas
リストから Pandas の DataFrame を作成する
このチュートリアルでは、リストを使って Pandas の DataFrame を作成する方法を説明します。
Pandas では、pd.DataFrame() メソッドを使ってリストから Pandas DataFrame を作成することができます。1つのリスト、複数のリスト、多次元リストを使用して、これを実現することができます。
単一リストを使用して Pandas の DataFrame を作成する
これは、単一のリストから Dataframe を作成する最も基本的なケースです。リストを pd.DataFrame() に渡すだけで、結果は単一カラムの Dataframe になります。
例
import pandas as pd
import numpy as np
lst = ["Jay", "Raj", "Jack"]
df = pd.DataFrame(lst, columns=["Name"])
print(df)
出力：
Name
0 Jay
1 Raj
2 Jack
複数のリストを使用して Pandas DataFrame を作成する
複数のリストから Pandas DataFrame を作成するには、zip() 関数を使用する必要があります。関数 zip() は zip 型のオブジェクトを返し、最初の位置にある要素を一緒にしたり、2 番目の位置にある要素を一緒にしたりします。ここでは、リストはそれぞれ別の列として扱われます。
例：
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)
出力：
Name Age
0 Jay 12
1 Raj 15
2 Jack 14
多次元リストを使用して Pandas DataFrame を作成する
別のリストを含むリストは、多次元リストと呼ばれます。この場合、メインリストの中に入れ子になっている各リストは、DataFrame の行として機能します。以下の例では、その方法を示します。
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)
出力：
Name Age Course
0 Jay 12 BBA
1 Jack 15 BSc
