Python教程-在Python中将列表转换为数据帧
在本教程中，我们将看到如何使用列表将其转换为Python中的数据帧。
但在开始之前，让我们回顾一下什么是列表和数据帧？
列表是Python中的一种数据结构，其中所有元素都包含在方括号中。
列表的示例是-
Colors=['Red', 'Blue', 'Green', 'Orange'] 数据帧是以行和列形式呈现数据的表格形式。
它们可以通过导入pandas来使用。
现在让我们看看如何在Python中使用不同的方法将列表转换为数据帧。
- 使用 DataFrame()
- 使用带有索引和列名的列表
- 使用zip()
- 使用多维列表
- 使用带有列和数据类型的多维列表
- 在字典中使用列表
使用pd.DataFrame()
在第一种方法中，我们使用了 pd.DataFrame() 来将列表转换为数据帧。
以下程序显示了如何做到这一点-
import pandas as pd
#list_values having strings
list_values = ['English','Hindi','Mathematics','Science','Social Science']
df = pd.DataFrame(list_values)
print(df) 输出:
0
0 English
1 Hindi
2 Mathematics
3 Science
4 Social Science解释:
现在让我们来看一下上面程序的解释-
- 在第一步中，我们导入了pandas库。
- 在此之后，我们声明了包含字符串值的列表。
- 最后，我们将这个列表传递给 DataFrame() 并显示输出。
使用带有索引和列名的列表
在第二种方法中，我们将创建一个具有索引值和列名的数据帧。
下面给出的程序演示了相同的情况。
import pandas as pd
#list_values having strings
list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science']
df = pd.DataFrame(list_values,index = ['i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v'], columns = ['Subjects'])
print(df) 输出:
Subjects
i English
ii Hindi
iii Mathematics
iv Science
v Social Science解释:
现在是时候理解上面的程序了-
- 在第一步中，我们导入了pandas库。
- 在此之后，我们声明了包含字符串值的列表。
- 最后，我们将这个列表传递给 DataFrame()，并附上索引值和列名的列表。
- 执行程序后，它会显示所需的输出。
使用zip()
在这种方法中，我们使用了 zip()。
以下程序显示了如何做到这一点-
import pandas as pd
#list_values having strings
list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science']
list_index = [20, 21, 22, 23, 24]
df = pd.DataFrame(list(zip(list_values, list_index)), columns = ['Subjects', 'Code'])
print(df) 输出:
Subjects Code
0 English 20
1 Hindi 21
2 Mathematics 22
3 Science 23
4 Social Science 24解释:
现在是时候看看上面程序的解释了-
- 在第一步中，我们导入了pandas库。
- 在此之后，我们声明了一个包含字符串值的列表以及另一个包含索引值的列表。
- 最后，我们将 list_values 和 list_index 传递给 DataFrame()，并附上列名。
- 执行程序后，它会显示所需的输出。
使用多维列表
在这种方法中，我们将看到如何使用多维列表进行转换。
下面给出的程序演示了相同的情况。
import pandas as pd
#list_values having strings
list_values = [['English', 4101], ['Hindi', 4102], ['Science', 4103], ['Mathematics', 4104], ['Computer', 4105]]
df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['Subject Name', 'Subject Code'])
print(df) 输出:
Subject Name Subject Code
0 English 4101
1 Hindi 4102
2 Science 4103
3 Mathematics 4104
4 Computer 4105解释:
现在是时候理解上面的程序了-
- 在第一步中，我们导入了pandas库。
- 在此之后，我们声明了一个包含不同列表的列表，每个列表都包含一个字符串和一个整数值。
- 最后，我们将 list_values 传递给 pd.DataFrame()，并附上列名的列表。
- 执行程序后，它会显示所需的输出。
使用带有列和数据类型的多维列表
在这种方法中，我们将看到上面程序的略微变体。
以下程序显示了如何做到这一点-
import pandas as pd
#list_values having strings
list_values = [['Colin', 'Lassiter', 46], ['James', 'Gomez', 24], ['Sara', 'Charles', 34], ['Raven', 'Stewart', 24], ['Oliver', 'Osment', 21]]
df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype = float)
print(df) 输出:
First_Name Last_Name Age
0 Colin Lassiter 46.0
1 James Gomez 24.0
2 Sara Charles 34.0
3 Raven Stewart 24.0
4 Oliver Osment 21.0解释:
现在是时候看看上面程序的解释了-
- 在第一步中，我们导入了pandas库。
- 在此之后，我们声明了一个包含不同列表的列表，每个列表都包含两个字符串值（名字和姓氏）和一个整数值（年龄）。
- 最后，我们将 list_values 传递给 DataFrame()，并附上列名和数据类型的列表。
- 执行程序后，它会显示所需的输出。
在字典中使用列表
最后，在最后一种方法中，我们将看到如何将列表与字典一起使用并将列表转换为数据帧。
下面给出的程序演示了相同的情况。
import pandas as pd
#list_values having strings
f_name = ['Colin', 'James', 'Sara', 'Raven', 'Oliver']
l_name = ['Lassiter', 'Gomez', 'Charles', 'Stewart', 'Osment']
age = [46, 24, 34, 24, 21]
dict = {'First Name':f_name, 'Last_Name':l_name, 'Age':age}
df = pd.DataFrame(dict)
print(df) 输出:
First Name Last_Name Age
0 Colin Lassiter 46
1 James Gomez 24
2 Sara Charles 34
3 Raven Stewart 24
4 Oliver Osment 21解释:
现在是时候理解上面程序了-
- 在第一步中，我们导入了pandas库。
- 在此之后，我们声明了三个列表，分别是f_name，l_name和age。
- 在接下来的步骤中，我们将这些列表用作字典的键的值。
- 最后，我们将字典传递给 DataFrame()。
- 执行程序后，它会显示所需的输出。
结论
在本教程中，我们学习了一些有趣的方法，如何在Python中将列表转换为数据帧。
