Pandas 将列表嵌套列表转换为DataFrame

在本文中，我们将介绍如何将嵌套列表转换为Pandas DataFrame。列表嵌套列表是Python中常见的数据类型之一，例如一个列表包括多个子列表，每个子列表代表一个数据记录，包括不同的字段。将这样的列表转换为DataFrame可以在数据分析和处理的过程中方便我们进行业务逻辑分析。

阅读更多：Pandas 教程

创建嵌套列表

首先，我们需要创建一个嵌套列表，其中每个子列表代表一个数据记录，子列表中每个元素代表一个字段。以下是一个示例嵌套列表：

data = [['John', 'Doe', 25], ['Jane', 'Doe', 30], ['Bob', 'Smith', 45]]

将嵌套列表转换为Pandas DataFrame

使用Pandas库提供的
“`DataFrame()“`方法，我们可以将上述嵌套列表转换为Pandas DataFrame。以下是示例代码：

import pandas as pd

data = [['John', 'Doe', 25], ['Jane', 'Doe', 30], ['Bob', 'Smith', 45]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['First_Name', 'Last_Name', 'Age'])
print(df)

在上面的示例代码中，我们首先导入了Pandas库。然后，我们将嵌套列表
“`data“`传递给“`DataFrame()“`方法，并指定列名称作为参数“`columns“`。接下来，我们将转换后的DataFrame打印输出到控制台。运行上述代码，得到以下输出：

  First_Name Last_Name  Age
0       John       Doe   25
1       Jane       Doe   30
2        Bob     Smith   45

创建名为“index”的列表

当我们转换嵌套列表为Pandas DataFrame时，可以使用
“`index“`参数来指定DataFrame中的行索引。该参数需要接收一个名为“index”的列表，其中每个元素指定DataFrame中每个行的对应索引。以下是示例代码：

import pandas as pd

data = [['John', 'Doe', 25], ['Jane', 'Doe', 30], ['Bob', 'Smith', 45]]
index = ['P1', 'P2', 'P3']  # 行索引列表
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['First_Name', 'Last_Name', 'Age'])
print(df)

在上面的示例代码中，我们创建了一个名为“index”的列表，并将其传递给
“`DataFrame()“`方法的“`index“`参数中，指定DataFrame的行索引。接下来，我们打印输出转换后的DataFrame。运行上述代码，得到以下输出：

   First_Name Last_Name  Age
P1       John       Doe   25
P2       Jane       Doe   30
P3        Bob     Smith   45

将字典列表转换为Pandas DataFrame

我们也可以将字典列表转换为Pandas DataFrame，其中每个字典代表一个数据记录，每个键值对代表一个字段。以下是示例代码：

import pandas as pd

data = [{'First_Name': 'John', 'Last_Name': 'Doe', 'Age': 25},
        {'First_Name': 'Jane', 'Last_Name': 'Doe', 'Age': 30},
        {'First_Name': 'Bob', 'Last_Name': 'Smith', 'Age': 45}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

在上面的示例代码中，我们将字典列表
“`data“`传递给“`DataFrame()“`方法，Pandas会自动识别每个字典中的键值对作为DataFrame的列名和数据。接下来，我们打印输出转换后的DataFrame。运行上述代码，输出如下：

  First_Name Last_Name  Age
0       John       Doe   25
1       Jane       Doe   30
2        Bob     Smith   45

结论

本文介绍了如何将Python中的嵌套列表转换为Pandas DataFrame。我们可以使用
“`DataFrame()“`方法将列表转换为DataFrame，并使用“`columns“`参数指定列名，使用“`index“`参数指定行索引。此外，我们还可以将字典列表转换为DataFrame，其中每个字典代表一个数据记录。通过转换嵌套列表到DataFrame，我们可以方便地进行数据分析和处理。

总之，Pandas是用于数据分析的Python库之一，它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。将嵌套列表转换为DataFrame是在数据分析和处理中常见的任务之一，希望本文对您有所帮助。