如何在Python中把一个列表转换为一个DataFrame行

在这篇文章中，我们将讨论如何在Python中把一个列表转换为一个数据框架行。

方法1：使用T函数

这就是所谓的转置函数，这将把列表转换为行。在这里，每个值都被存储在一列中。

语法: pandas.DataFrame(list).T

示例:

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = ["durga", "ramya", "meghana", "mansa"]
 
# convert the list into dataframe row
data = pd.DataFrame(list1).T
 
# add columns
data.columns = ['student1', 'student2',
                'student3', 'student4']
 
# display
data

输出:

方法2：从多维列表创建到数据框架行

在这里，我们要将一个列表转换为数据框架的行数

语法 : pd.DataFrame(list)

其中，列表是列表的列表

示例:

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = [["durga", "java", 90], ["gopi", "python", 80],
         ["pavani", "c/cpp", 94], ["sravya", "html", 90]]
 
# convert the list into dataframe row
data = pd.DataFrame(list1)
 
# add columns
data.columns = ['student1', 'subject', 'marks']
 
# display
data

输出:

方法3：使用带有索引和列的列表

在这里，我们从列表中获取数据（行），并从列中为这些值分配列。

语法 : pd.DataFrame(list, columns, dtype )

其中，

• list 是输入值的列表
• columns 是数值列表的列名
• dtype 是列的数据类型

示例 :

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = [["durga", "java", 90], ["gopi", "python", 80],
         ["pavani", "c/cpp", 94], ["sravya", "html", 90]]
 
# convert the list into dataframe row by adding columns
data = pd.DataFrame(list1, columns=['student1',
                                    'subject',
                                    'marks'])
 
 
# display
data

输出:

方法4：使用zip()函数

在这里，我们将单独的列表作为输入，这样每个列表将作为一列，所以列表的数量=数据框架中的n列，并使用zip函数将列表合并。

语法 pd.DataFrame(list(zip(list1,list2,.,list n)),columns)

其中，

• columns 是列表值的列
• list1.list n 代表列的输入列表的数量

示例 :

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = ["durga", "ramya", "sravya"]
list2 = ["java", "php", "mysql"]
list3 = [67, 89, 65]
 
# convert the list into dataframe row by
# using zip()
data = pd.DataFrame(list(zip(list1, list2, list3)),
                    columns=['student', 'subject', 'marks'])
 
 
# display
data

输出:

方法5：使用字典的清单

在这里，我们将作为数据框架中的列的单个列表传递给字典的键，所以通过将字典传递给dataframe()，我们可以将列表转换为数据框架。

语法 : pd.DataFrame{‘key’: list1, ‘key’: list2, ……..,’key’: listn}

这些键将是数据框架中的列名。

示例 :

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = ["durga", "ramya", "sravya"]
 
list2 = ["java", "php", "mysql"]
 
list3 = [67, 89, 65]
 
# convert the list into dataframe row by
# using dictionary
dictionary = {'name': list1, 'subject': list2,
              'marks': list3}
 
data = pd.DataFrame(dictionary)
 
# display
data

输出:

方法6：从多维列表创建为带列的数据框架行

这里我们从多维列表中获取输入，并在DataFrame()函数中分配列名

语法: pd.DataFrame(list,columns)

其中，

1. list 是一个多维列表 
2. columns 是列名 

示例:

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = [["durga", "java", 90],
         ["gopi", "python", 80],
         ["pavani", "c/cpp", 94],
         ["sravya", "html", 90]]
 
# convert the list into dataframe
# row using columns from multi lists
data = pd.DataFrame(list1, columns=['student1',
                                    'subject',
                                    'marks'])
 
# display
data

输出: