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: