pandas list\dict 转换为DataFrame

简介: pandas list\dict 转换为DataFrame

pandas list\dict 转换为DataFrame


目录

一、list 转为 DataFrame

二、dict 转为 DataFrame

一、list 转为 DataFrame

1、一维数组

import pandas as pd
a = [1,2,3,4]
df = pd.DataFrame(a, columns=['num'])
print(df)

结果展示:

2、二维数组 list of list

import pandas as pd
a = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
df = pd.DataFrame(a)
print(df)

结果展示:

3、行列转换

import pandas as pd
People_List = [['Jon','Mark','Maria','Jill','Jack'],['Smith','Brown','Lee','Jones','Ford'],[21,38,42,28,55]]
df = pd.DataFrame (People_List).transpose()
df.columns = ['First_Name','Last_Name','Age']
print (df)

结果展示:

二、dict 转为 DataFrame

1、dict of list

import pandas as pd
dict = {"l1":[1,2,3,4],"l2":[5,6,7,8]}
df = pd.DataFrame(dict)
print(df)

结果展示:

相关文章
|
29天前
|
索引 Python
Pandas学习笔记之Dataframe
Pandas学习笔记之Dataframe
|
1月前
|
数据挖掘 大数据 数据处理
数据分析师的秘密武器:精通Pandas DataFrame合并与连接技巧
【8月更文挑战第22天】在数据分析中,Pandas库的DataFrame提供高效的数据合并与连接功能。本文通过实例展示如何按员工ID合并基本信息与薪资信息,并介绍如何基于多列(如员工ID与部门ID)进行更复杂的连接操作。通过调整`merge`函数的`how`参数(如'inner'、'outer'等),可实现不同类型的连接。此外,还介绍了使用`join`方法根据索引快速连接数据,这对于处理大数据集尤其有用。掌握这些技巧能显著提升数据分析的能力。
49 1
|
1月前
【Pandas+Python】初始化一个全零的Dataframe
初始化一个100*3的0矩阵,变为Dataframe类型,并为每列赋值一个属性。
23 2
|
1月前
|
SQL 数据采集 JSON
Pandas 使用教程 Series、DataFrame
Pandas 使用教程 Series、DataFrame
34 0
|
1月前
|
Python
[pandas]从多个文件中构建dataframe
[pandas]从多个文件中构建dataframe
|
1月前
|
索引 Python
【Pandas】Pandas Dataframe 常用用法
Pandas DataFrame的常用操作示例,包括筛选数据、索引操作、合并DataFrame、设置和排序索引、文本处理、列重命名、处理缺失值、排序以及删除满足特定条件的行等技巧。
39 0
|
1月前
|
Python
【Pandas】Pandas的DataFrame按行插入list数据或者读取一行并存为csv文件
本文提供了使用Pandas库对DataFrame进行操作的示例代码。
80 0
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
了解数据科学面试中的Python数据分析重点,包括Pandas(DataFrame)、NumPy(ndarray)和Matplotlib(图表绘制)。
【7月更文挑战第5天】了解数据科学面试中的Python数据分析重点,包括Pandas(DataFrame)、NumPy(ndarray)和Matplotlib(图表绘制)。数据预处理涉及缺失值(dropna(), fillna())和异常值处理。使用describe()进行统计分析,通过Matplotlib和Seaborn绘图。回归和分类分析用到Scikit-learn,如LinearRegression和RandomForestClassifier。
65 3
|
3月前
|
存储 Python
Python中list, tuple, dict,set的区别和使用场景
Python中list, tuple, dict,set的区别和使用场景
|
3月前
|
Python
在Python的pandas库中,向DataFrame添加新列简单易行
【6月更文挑战第15天】在Python的pandas库中,向DataFrame添加新列简单易行。可通过直接赋值、使用Series或apply方法实现。例如,直接赋值可将列表或Series对象分配给新列;使用Series可基于现有列计算生成新列;apply方法则允许应用自定义函数到每一行或列来创建新列。
355 8