從列表中建立 Pandas DataFrame

使用 Pandas 的 pd.DataFrame() 建構子，可將以清單為基礎的資料轉換為表格。請依資料形狀選擇輸入方式：一維清單會建立單一欄位，清單的清單會建立多列，而字典則可提供具名欄位或記錄。下方範例示範如何指定欄名，以及各種資料形狀如何對應至產生的 DataFrame。所有範例中的欄名都維持英文，程式碼與輸出不作翻譯。

使用單一清單建立 DataFrame

將一維清單傳給 pd.DataFrame()，並指定一個欄名。清單中的每個值都會成為該欄的一列。

import pandas as pd

values = [10, 20, 30]
df = pd.DataFrame(values, columns=["Score"])
print(df)

即使輸入只有一個欄位，columns 引數仍須使用標籤清單。除非指定其他索引，否則 DataFrame 會使用預設列索引。依照這些輸入，結果會有一個 Score 欄位，並為每個值建立一列；此欄名在範例中維持英文。

使用多個清單建立 DataFrame

若不同清單分別包含各欄位中彼此對應的值，可使用 Python 的 zip() 函式依位置配對項目，再將產生的各列傳給建構子。

import pandas as pd

names = ["Ada", "Lin"]
scores = [95, 88]
rows = list(zip(names, scores))
df = pd.DataFrame(rows, columns=["Name", "Score"])
print(df)

兩個清單中的第一個值會組成第一列，第二個值會組成下一列，依此類推。zip() 遇到最短的輸入時就會停止，因此較長清單末尾多出的值不會納入結果。若需要保留每個值，請讓清單長度相符。

使用清單的清單建立 DataFrame

若資料以列為單位整理，請讓每個內層清單代表一列，並將相應的欄名傳給 pd.DataFrame()。

import pandas as pd

rows = [[1, "Ada", 95], [2, "Lin", 88]]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["ID", "Name", "Score"])
print(df)

在此範例中，每個內層清單的第一個項目對應 ID，第二個對應 Name，第三個對應 Score。每列都應為指定的每個欄名提供一個值；準備巢狀清單時，請維持這項對應關係。若資料已整理成記錄，但各值尚未附上欄位名稱，這種格式就很實用。範例中的欄名維持英文。

使用字典清單建立 DataFrame

若每筆記錄都已將值與欄位名稱配對，請使用字典清單。Pandas 會將字典的鍵作為欄名，並將每個字典作為一列。

import pandas as pd

records = [
    {"Name": "Ada", "Score": 95},
    {"Name": "Lin", "Score": 88},
]
df = pd.DataFrame(records)
print(df)

這種資料形狀適合記錄型資料，因為值是透過鍵識別，而非依位置判定。若某個字典缺少其他記錄中有的鍵，Pandas 仍會建立該欄，並在該列的缺漏位置填入缺失值標記。若要控制欄位順序或納入一組已知欄位，可在建構子中加入 columns=[...]。範例中顯示的欄名維持英文。

使用清單字典建立 DataFrame

若資料以欄為單位整理，請將每個欄名對應到一份值清單。字典的鍵會成為欄名，而每份清單則提供該欄的值。此範例中的欄名維持英文。

import pandas as pd

columns = {
    "Name": ["Ada", "Lin"],
    "Score": [95, 88],
}
df = pd.DataFrame(columns)
print(df)

字典中的所有清單都必須具有相同長度，Pandas 才能將它們組成各列。若資料是按欄位收集，例如一份姓名清單和另一份分數清單，這種結構就很實用。若資料目前是按列整理，請改用上方的清單的清單方式。

使用 NumPy 陣列建立 DataFrame

二維 NumPy 陣列可以像巢狀清單一樣傳給 pd.DataFrame()。若陣列的欄位需要具描述性的名稱，請提供欄名。

import numpy as np
import pandas as pd

values = np.array([[1, 95], [2, 88]])
df = pd.DataFrame(values, columns=["ID", "Score"])
print(df)

NumPy 陣列具有套用至其元素的 dtype。例如，使用數字和字串混合建立單一陣列時，數值可能會在建立 DataFrame 前被轉換成字串。若不同欄位需要不同型別，可將它們建立為字典中的個別值，或使用字典清單。此範例使用數值陣列，並未提出效能方面的主張；請選擇最能呈現現有資料的輸入形狀。