Python通过列表创建DataFrame的常见方法

目录

• 1. 单层列表创建单列DataFrame
• 2. 嵌套列表创建多列DataFrame
• 3. 使用列表推导式创建DataFrame
• 4. 指定索引
• 5. 处理非均匀长度的列表
• 6. 从多个列表创建DataFramehttp://www.devze.com

在python中，使用pandas库可以通过列表创建DataFrame对象。列表可以是单层列表，也可以是嵌套列表（即列表的列表），分别对应于单列和多列的数据。以下是几种使用列表创建DataFrame的常见方法：

1. 单层列表创建单列DataFrame

如果你有一个单层列表，可以直接将其传递给DataFrame构造函数来创建一个单列的DataFrame。

import pandas as pd
# 单层列表
data = [1, 2, 3, 4]
# 创建单列DataFrame
df = pd.DataFrame(data, colum编程客栈ns=['Column1'])
print('df：',df)

2. 嵌套列表创建多列DataFrame

如果你有一个嵌套列表（即列表的列表），每个内部列表代表一行数据，可以创建一个多列的DataFrame。

# 嵌套列表
data = [[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
# 创建多列DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])
print('df：',df)

3. 使用列表推导式创建DataFrame

有时你可能需要根据一些规则或计算来创建列表，http://www.devze.com然后使用这些列表创建DataFrame。

# 使用列表推导式创建数据
data = [[i for i in range(www.devze.com1, 5)], ['a' + str(i) for i in range(1, 5)]]
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])
print('df：',df)

4. 指定索引

在创建DataFrame时，你可以通过index参数指定行索引。

# 嵌套列表
data = [[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
# 指定索引创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'], index=['Row1', 'Row2', 'Row3'])
print('df：',df)

5. 处理非均匀长度的列表

如果嵌套列表中的子列表长度不一致，pandas会自动处理这种情况，用NaN填充短的子列表。

# 长度不一致的嵌套列表
data = [[1, 'a', 0.1], [2, 'b'], [3, 'c', 0.3]]
# 创建DataFrame，自动填充NaN
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print('df：',df)

6. 从多个列表创建DataFrame

如果你想从多个列表创建具有不同列数据的DataFrame，可以将这些列表作为DataFrame构造函数的参数。

# 多个列表
data_column1 = [1, 2, 3]
data_column2 = ['a', 'b', 'c']
data_column3 = [True, False, True]
# 从多个列表创建DataFrame
df = pd.DataFrame([data_column1, data_column2, data_column3], columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print('df：',df)

ps: 个人认为，如果是单行的列表，使用列表转换dataframe；但如果要做到键对关系，且多层级列表，建议还是使用dict转换比较方便。

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