从列表中创建 Pandas DataFrame

  1. 使用单个列表来创建 Pandas DataFrame
  2. 使用多个列表创建 Pandas DataFrame
  3. 使用多维列表创建 Pandas DataFrame
从列表中创建 Pandas DataFrame

Pandas 允许我们使用 pd.DataFrame() 方法从一个列表来创建 Pandas DataFrame。我们可以使用单个列表、多个列表和多维列表来实现。

使用单个列表来创建 Pandas DataFrame

这是从单个列表创建 DataFrame 的最基本方法。我们只需将列表传递给 d.DataFrame(),结果就是一个单列 Dataframe。

例子:

import pandas as pd
import numpy as np

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

print(df)

输出:

   Name
0   Jay
1   Raj
2  Jack

使用多个列表创建 Pandas DataFrame

为了从多个列表中创建一个 Pandas DataFrame,我们必须使用 zip() 函数。zip() 函数返回一个 zip 类型的对象,将第一个位置的元素配对在一起,第二个位置的元素配对在一起,以此类推。这里每个列表作为一个不同的列。

例子:

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)

输出:

   Name  Age
0   Jay   12
1   Raj   15
2  Jack   14

使用多维列表创建 Pandas DataFrame

一个包含另一个列表的列表称为多维列表。在这种情况下,嵌套在主列表中的每个列表都作为 DataFrame 的一行。下面的例子将展示如何操作。

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)

输出:

   Name  Age Course
0   Jay   12    BBA
1  Jack   15    BSc
Author: Manav Narula
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Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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