Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Объект Pandas dataframe() — краткий обзор
  • Создание Pandas Dataframe из одного списка
  • Создание Pandas Dataframe из нескольких списков с помощью Zip
  • Создать Pandas Dataframe из списка списков
  • Указание типов данных с помощью Pandas Dataframes из списков
  • Создание Pandas Dataframe из словарей со списками
  • Заключение
  1. Учебники по Pandas и Numpy
  2. Pandas

Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)

В этом посте вы узнаете, как создать DataFrame в Pandas из списков, включая работу с одиночными списками, множественными списками и списками списков. Вы также научитесь создавать индексы и задавать имена столбцам. Эти навыки важны при работе с данными из различных источников, таких как веб парсинг.

Быстрый ответ: используйте класс DataFrame() для создания фреймов данных

import pandas as pd

# Некоторые списки
names = ['Katie', 'Nik', 'James', 'Evan']
ages = [32, 32, 36, 31]
locations = ['London', 'Toronto', 'Atlanta', 'Madrid']

# Список списков
lol = [['Katie', 32, 'London'], ['Nik', 32, 'Toronto'], ['James', 36, 'Atlanta'], ['Evan', 31, 'Madrid']]

# Словарь со списками
dictionary = {'Name': ['Katie', 'Nik', 'James', 'Evan'], 'Age': [32, 32, 36, 31], 'Location': ['London', 'Toronto', 'Atlanta', 'Madrid']}

# Создать DataFrame из одного списка
df = pd.DataFrame(names, columns=['Name'])

# Создать DataFrame из нескольких списков
df = pd.DataFrame(list(zip(names, ages, locations)), columns=['Name', 'Age', 'Location'])

# Создать DataFrame из списка списков
df = pd.DataFrame(lol, columns=['Name', 'Age', 'Location'])

# Создать DataFrame из словаря со списками
df = pd.DataFrame(dictionary)

Давайте посмотрим, чему вы научитесь!

Оглавление

Объект Pandas dataframe() — краткий обзор

  • two-dimensional означает, что он содержит строки и столбцы

  • size-mutable означает, что его размер может измениться

  • potentially heterogeneous означает, что он может содержать различные типы данных

Вместо этого вы можете использовать параметр data=, который является первым аргументом по позиции. Параметр data= может содержать ndarray, словарь, список или подобный список объект. Из-за множества этих вариантов давайте рассмотрим, как вы можете создать DataFrame из списков Pandas!

Создание Pandas Dataframe из одного списка

Теперь, когда вы понимаете, что такое класс DataFrame в pandas, давайте рассмотрим, как мы можем создать DataFrame из одного списка.

Помните, что параметр data= используется для передачи данных. Поскольку параметр data= является первым параметром, мы можем просто передать список без необходимости указывать параметр.

Давайте рассмотрим, как передать один список для создания дата

import pandas as pd

names = ['Katie', 'Nik', 'James', 'Evan']
df = pd.DataFrame(names)

print(df)
       0
0  Katie
1    Nik
2  James
3   Evan

Указание имен столбцов при создании Pandas Dataframe

Мы видим, что Pandas успешно создал наш DataFrame, но наш столбец не имеет имени. Поскольку Pandas фактически не знает, как назвать столбец, нам нужно быть более явными и использовать аргумент columns=. Аргумент columns= принимает объект, подобный списку, передавая заголовки столбцов в последовательности, в которой и создавались.

Давайте заново создадим наш датафрейм и укажем имя столбца:

import pandas as pd

names = ['Katie', 'Nik', 'James', 'Evan']
df = pd.DataFrame(names, columns=['Name'])

print(df)
    Name
0  Katie
1    Nik
2  James
3   Evan

Это теперь возвращает четко обозначенный датафрейм.

В следующем разделе вы узнаете, как создать Pandas DataFrame из нескольких списков, используя функцию zip().

Создание Pandas Dataframe из нескольких списков с помощью Zip

Предположим, у вас есть более одного списка и вы хотите их передать. К сожалению, простая передача нескольких списков не работает. Из-за этого нам нужно объединить наши списки

Самый простой способ сделать это - использовать встроенную функцию zip(). Эта функция принимает два или более итерируемых объекта, таких как списки, и объединяет их в один объект, так же как архиватор.

Давайте посмотрим, как это может работать, создав DataFrame Pandas из двух или более списков:

# Создание Pandas DataFrame из нескольких списков с использованием zip()

import pandas as pd

names = ['Katie', 'Nik', 'James', 'Evan']
ages = [32, 32, 36, 31]
locations = ['London', 'Toronto', 'Atlanta', 'Madrid']
zipped = list(zip(names, ages, locations))

df = pd.DataFrame(zipped, columns=['Name', 'Age', 'Location'])

print(df)
    Name  Age Location
0  Katie   32   London
1    Nik   32  Toronto
2  James   36  Atlanta
3   Evan   31   Madrid

Давайте также разберем, что мы здесь

  1. Мы создали три списка, содержащие names, ages, и locations, хранящие наши упорядоченные данные.

  2. Затем мы создали объект zip() в Python, который содержал сочетания имен, возрастов и местоположений. После этого мы применили функцию list(), чтобы превратить этот zip-объект в список кортежей.

  3. Затем мы передали этот объект zipped в наш класс DataFrame(), вместе со списком названий столбцов, чтобы создать наш датафрейм.

В следующем разделе вы узнаете, как преобразовать списки списков в датафрей.

Создать Pandas Dataframe из списка списков

Возможно, вы часто сталкиваетесь со списками списков, например, работая с данными веб-скрапинга. Списки списков - это просто списки, содержащие другие списки. Их также часто называют многомерными списками. Например, список списков может выглядеть так:

data = [['Katie', 32, 'London'], ['Nik', 32, 'Toronto']]

Списки списков ведут себя немного по-другому, поскольку вы по сути добавляете данные на уровне строки, а не на уровне столбца, как мы рассматривали до сих пор.

К счастью, Pandas достаточно умен, чтобы самостоятельно разбить каждый список списков на разные столбцы..

Давайте рассмотрим, как можно создать фрейм данных Pandas из списка списков:

# Создание Pandas DataFrame из многомерного списка списков

import pandas as pd

data = [['Katie', 32, 'London'], ['Nik', 32, 'Toronto'], ['James', 36, 'Atlanta'], ['Evan', 31, 'Madrid']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Location'])

print(df)
    Name  Age Location
0  Katie   32   London
1    Nik   32  Toronto
2  James   36  Atlanta
3   Evan   31   Madrid

В следующем разделе вы узнаете, как указать типы данных при создании фреймворка данных Pandas из списка.

Указание типов данных с помощью Pandas Dataframes из списков

Хотя Pandas хорошо справляется с определением типов данных, указание типов данных может значительно повысить производительность при загрузке и поддержке вашего датафрейма. Поэтому это важный шаг, если вы замечаете некорректную загрузку данных или хотите управлять использованием памяти вашим дата

Let’s take a look at how we can do this in Pandas. We’ll force the age column to be of size int8, in order to reduce the memory it uses.

Давайте посмотрим, как мы можем сделать это в Pandas. Мы заставим столбец возраста быть типа int8, чтобы уменьшить объем используемой памяти.

import pandas as pd

data = [['Katie', 32, 'London'], ['Nik', 32, 'Toronto'], ['James', 36, 'Atlanta'], ['Evan', 31, 'Madrid']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Location'], dtype='int8')

print(df)
    Name  Age Location
0  Katie   32   London
1    Nik   32  Toronto
2  James   36  Atlanta
3   Evan   31   Madrid

В следующем разделе вы узнаете, как создать датафрейм Pandas из словарей со списками.

Создание Pandas Dataframe из словарей со списками

В этом заключительном разделе вы узнаете, как работать со словарями, содержащими списки, для создания Pandas DataFrame. Это часто встречается при работе с данными веб-API, когда необходимо преобразовать сложные словари в упрощенные DataFrame

Pandas позволяет передавать словари в параметр data=, поэтому практически ничего не нужно делать. Давайте посмотрим, как Pandas справляется с созданием DataFrame

import pandas as pd

dictionary = {
    'Name': ['Katie', 'Nik', 'James', 'Evan'], 
    'Age': [32, 32, 36, 31], 
    'Location': ['London', 'Toronto', 'Atlanta', 'Madrid']
    }
df = pd.DataFrame(dictionary)

print(df)
    Name  Age Location
0  Katie   32   London
1    Nik   32  Toronto
2  James   36  Atlanta
3   Evan   31   Madrid

Мы передали словарь, содержащий списки в качестве значений. Pandas даже смогли получить названия столбцов, используя значения key каждого элемента в словаре!

Заключение

В этом посте вы узнали о различных способах создания датафрейма Pandas из списков, включая работу с одним списком, множественными списками с функцией zip(), многомерными списками и применением имен столбцов и типов данных для вашего датафрейма.

PreviousДисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas DataframeNextPandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas

Last updated 25 days ago

Класс DataFrame библиотеки pandas как двумерная, изменяемая по размеру, потенциально гетерогенная табличная структура данных. Это, на простом языке, означает:

Вы можете создать пустой DataFrame, просто написав df = pd.DataFrame(), что создаст пустой объект DataFrame. Мы уже обсуждали создание , а также как добавлять данные в него. Но в этом уроке вы не будете создавать пустой DataFrame.

Чтобы узнать больше об объекте DataFrame в Pandas, обратитесь к .

описывается
пустого DataFrame ранее
официальной документации здесь
Объект Pandas dataframe() – краткий обзор
Создание Pandas Dataframe из одного списка
Создание Pandas Dataframe из нескольких списков с помощью Zip
Создать Pandas Dataframe из списка списков
Указание типов данных с помощью Pandas Dataframes из списков
Создание Pandas Dataframe из словарей со списками
Заключение