logo

TechCodeview

Convertiți lista în cadru de date în Python

În acest tutorial, vom vedea cum putem folosi o listă și o putem converti într-un cadru de date în Python.

Dar înainte de a începe cu asta, să revizuim care este lista și ce sunt cadrele de date?

Lista este o structură de date în python în care toate elementele sunt cuprinse între paranteze drepte.

Exemplul unei liste este...

 Colors=['Red', 'Blue', 'Green', 'Orange']

Cadrele de date sunt reprezentarea tabelară a datelor sub formă de rânduri și coloane.

Ele pot fi folosite prin importul panda.

Acum să aruncăm o privire la diferitele metode de conversie a unei liste într-un cadru de date în Python.

  1. Folosind DataFrame()
  2. Utilizarea listei cu nume de index și coloane
  3. Folosind zip()
  4. Utilizarea listei multidimensionale
  5. Utilizarea listei multidimensionale cu coloană și tip de date
  6. Folosirea listelor din dicționar

Folosind pd.DataFrame()

În prima abordare am folosit pd.DataFrame() pentru a converti o listă.

exemple nfa

Următorul program arată cum se poate face -

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English','Hindi','Mathematics','Science','Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values) print(df)

Ieșire: 

 0 0 English 1 Hindi 2 Mathematics 3 Science 4 Social Science

Explicaţie:

Este timpul să aruncați o privire la explicația programului de mai sus -

  1. În primul pas am importat biblioteca panda.
  2. După aceasta, am declarat lista care are șiruri de caractere ca valori.
  3. În cele din urmă, am trecut această listă DataFrame() și a afișat rezultatul.

Utilizarea listei cu nume de index și coloane

În a doua metodă, vom crea un cadru de date care are o valoare de index și un nume de coloană.

Programul de mai jos ilustrează același lucru.

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values,index = ['i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v'], columns = ['Subjects']) print(df)

Ieșire:

linie nouă python 
 Subjects i English ii Hindi iii Mathematics iv Science v Social Science

Explicaţie:

Acum este timpul să înțelegem programul de mai sus -

  1. În primul pas am importat biblioteca panda.
  2. După aceasta, am declarat lista care are șiruri de caractere ca valori.
  3. În cele din urmă, am trecut această listă DataFrame() cu o listă de valori ale indexului și numele coloanei.
  4. La executarea programului, acesta afișează rezultatul dorit.

Folosind zip()

În această metodă am folosit zip().

Următorul program arată cum se poate face -

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] list_index = [20, 21, 22, 23, 24] df = pd.DataFrame(list(zip(list_values, list_index)), columns = ['Subjects', 'Code']) print(df)

Ieșire: 

 Subjects Code 0 English 20 1 Hindi 21 2 Mathematics 22 3 Science 23 4 Social Science 24

Explicaţie:

Este timpul să aruncați o privire la explicația programului de mai sus -

  1. În primul pas, am importat biblioteca panda.
  2. După aceasta, am declarat lista care are șiruri de caractere ca valori și o altă listă conține valorile indexului.
  3. În cele din urmă, am trecut de valori_listă și list_index în fermoar în interior DataFrame() cu o listă de valori ale indexului și numele coloanei.
  4. La executarea programului, acesta afișează rezultatul dorit.

Utilizarea listei multidimensionale

În această metodă vom vedea cum poate fi folosită o listă multidimensională pentru conversie.

Programul de mai jos ilustrează același lucru.

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['English', 4101], ['Hindi', 4102], ['Science', 4103], ['Mathematics', 4104], ['Computer', 4105]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['Subject Name', 'Subject Code']) print(df)

Ieșire:

memorie de înregistrare 
 Subject Name Subject Code 0 English 4101 1 Hindi 4102 2 Science 4103 3 Mathematics 4104 4 Computer 4105

Explicaţie:

Acum este timpul să înțelegem programul de mai sus -

  1. În primul pas am importat biblioteca panda.
  2. După aceasta, am declarat că lista conține liste diferite și fiecare listă are un șir și o valoare întreagă.
  3. În cele din urmă, am trecut list_values ​​în pd.DataFrame() cu o listă de nume de coloane.
  4. La executarea programului, acesta afișează rezultatul dorit.

Utilizarea listei multidimensionale cu coloană și tip de date

În această abordare, vom vedea o ușoară variație a programului de mai sus.

Următorul program arată cum se poate face -

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['Colin', 'Lassiter', 46], ['James', 'Gomez', 24], ['Sara', 'Charles', 34], ['Raven', 'Stewart', 24], ['Oliver', 'Osment', 21]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype = float) print(df)

Ieșire: 

 First_Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46.0 1 James Gomez 24.0 2 Sara Charles 34.0 3 Raven Stewart 24.0 4 Oliver Osment 21.0

Explicaţie:

Este timpul să aruncați o privire la explicația programului de mai sus -

  1. În primul pas, am importat biblioteca panda.
  2. După aceasta, am declarat că lista conține liste diferite și fiecare listă are două șiruri valori (prenume și prenume) și un număr întreg valoare (vârstă).
  3. În cele din urmă, am trecut de valori_listă în DataFrame() cu o listă de nume de coloane și tipul de date.
  4. La executarea programului, acesta afișează rezultatul dorit.

Folosirea listelor în dicționar

În cele din urmă, în ultima metodă vom vedea cum listele pot fi folosite cu dicționare și convertim lista într-un cadru de date.

Programul de mai jos ilustrează același lucru.

supraîncărcarea metodei 
 import pandas as pd #list_values having strings f_name = ['Colin', 'James', 'Sara', 'Raven', 'Oliver'] l_name = ['Lassiter', 'Gomez', 'Charles', 'Stewart', 'Osment'] age = [46, 24, 34, 24, 21] dict = {'First Name':f_name, 'Last_Name':l_name, 'Age':age} df = pd.DataFrame(dict) print(df)

Ieșire: 

 First Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46 1 James Gomez 24 2 Sara Charles 34 3 Raven Stewart 24 4 Oliver Osment 21

Explicaţie:

Acum este timpul să înțelegem programul de mai sus -

  1. În primul pas, am importat biblioteca panda.
  2. După aceasta, am declarat trei liste, și anume f_name, l_name și age.
  3. În pasul următor, am folosit aceste liste ca valori pentru cheile dicționarului.
  4. În cele din urmă, am transmis dict DataFrame().
  5. La executarea programului, acesta afișează rezultatul dorit.

Concluzie

În acest tutorial, am găsit câteva metode interesante de conversie a unei liste în a cadru de date în Python.