Python 从 narray/lists 的 dict 创建 DataFrame

正如我们所知，Pandas是用于数据分析的所有时间的伟大工具。其中一个最重要的数据类型是数据框架。它是一个二维标签的数据结构，具有潜在的不同类型的列。它通常是最常用的pandas对象。
Pandas DataFrame可以通过多种方式创建。让我们来讨论如何使用ndarray（或lists）的字典来创建Pandas数据框架。
让我们试着用几个例子来更好地理解它。
代码 #1:

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Category':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Marks':[20, 21, 19]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df )

输出:

Category  Marks
0    Array     20
1    Stack     21
2    Queue     19

注意：要从narray/list的dict创建DataFrame，所有的narray必须是相同的长度。如果传递了索引，那么索引的长度应该等于数组的长度。如果没有传递索引，那么默认情况下，索引将是range(n)，其中n是数组长度。

代码 #2:

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Category':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Student_1':[20, 21, 19], 'Student_2':[15, 20, 14]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df.transpose())

输出:

              0      1      2
Category   Array  Stack  Queue
Student_1     20     21     19
Student_2     15     20     14

代码#3：为数据框架提供索引列表

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Area':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Student_1':[20, 21, 19], 'Student_2':[15, 20, 14]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index =['Cat_1', 'Cat_2', 'Cat_3'])
 
# Print the output.
print(df)

输出:

        Area  Student_1  Student_2
Cat_1  Array         20         15
Cat_2  Stack         21         20
Cat_3  Queue         19         14