Konvertieren Sie die Liste in DataFrame Python

In diesem Tutorial erfahren Sie mehr über Listen und Datenrahmen. Außerdem haben wir verschiedene Listenkonvertierungsmethoden in den Datenrahmen in der Python -Sprache besprochen. Die Liste in Python ist die wichtigste Datenstruktur. Das Wichtigste an der Liste ist, dass die Listenelemente nicht gewaltsam denselben Datentyp sind und alle String -Vorgänge auf den Listendatentypen gleichermaßen angewendet werden. Kommen Sie und sprechen wir über die Datenrahmen.

In Python wird Pandas Bibliothek für die Datenbearbeitung und -analyse verwendet. Pandas DataFrame ist ein 2D-Größenveränderungs- und unterschiedlicher tabellarischer Datenkonstruktor mit markierten Achsen. In DataFrame wird das Wissen in Spalten und Zeilen tabellarisch angezeigt. Pandas DataFrame enthält 3 Haupt wichtige wichtige, i.e., Daten, Spalten und Zeilen. Wir werden unsere Szenarien im Spyder Compiler implementieren, also lass uns loslegen.

Beispiel 1

Wir verwenden den grundlegenden und einfachsten Ansatz, um in unserem ersten Szenario eine Liste in Datenrahmen umzuwandeln. Um Ihren Programmcode zu implementieren, öffnen Sie die Spyder IDE in der Windows -Suchleiste und erstellen Sie dann eine neue Datei, um den Erstellungscode für Datenfreamer zu schreiben. Schreiben Sie danach Ihren Programmcode. Wir importieren zuerst Pandas Modul und erstellen dann eine Liste von Zeichenfolgen und fügen Elemente hinzu. Dann nennen wir den Datenrahmenkonstruktor und bestehen unsere Liste als Argument. Wir können dann den Datenrahmenkonstruktor einer Variablen zuweisen.

Pandas als PD importieren
str_list = ['Flower', 'Tutor', 'Python', 'Fähigkeiten']
daf = pd.DataFrame (str_list)
Druck (DAF)

Speichern Sie Ihre Datei nach dem erfolgreichen Erstellen Ihrer Datei -Frame -Code -Datei mit dem “.Py ”-Erdition. In unserem Szenario speichern wir unsere Datei mit „DataFrame.py ”.

Führen Sie nun Ihren "DataFrame" aus.PY ”-Codestatei und überprüfen Sie, wie Sie die Liste in einen Datenrahmen konvertieren.

Beispiel 2

Wir verwenden eine ZIP () -Funktion, um in unserem nächsten Szenario eine Liste in Datenrahmen umzuwandeln. Wir verwenden dieselbe Codedatei für weitere Implementierungen und schreiben Sie über ZIP () Datenframeer -Erstellungscode (). Wir importieren zuerst Pandas Modul und erstellen dann eine Liste von Zeichenfolgen und fügen Elemente hinzu. Hier erstellen wir zwei Listen. Die Liste der und die andere ist eine Liste von Ganzzahlen. Dann nennen wir den DataFrame -Konstruktor und bestehen unsere Liste.

Wir können dann den Datenrahmenkonstruktor einer Variablen zuweisen. Dann rufen wir die DataFrame -Funktion auf und übergeben zwei Parameter darin. Der anfängliche Parameter ist Zip () und der nächste ist die Spalte. Die ZIP () -Funktion nimmt iterbare Variablen ein und kombiniert sie zu einem Tupel. In der ZIP -Funktion können Sie Tupel, Sets, Listen oder Wörterbücher verwenden. Das Programm zippt also zuerst beide Dateien mit angegebenen Spalten und ruft dann die Datenrahmenfunktion auf.

Pandas als PD importieren
String_List = ['Programm', 'entwickeln', 'Codierung,' Fähigkeiten ']
Integer_List = [10, 22, 31, 44]
df = pd.DataFrame (Liste (ZIP (string_list, integer_list)), columns = ['key', 'value'])
Druck (df)

Speichern und führen Sie Ihren "DataFrame aus.PY ”-Codestatei und überprüfen Sie, wie die ZIP -Funktion funktioniert:

Beispiel 3

In unserem dritten Szenario verwenden wir ein Wörterbuch, um eine Liste in Datenrahmen umzuwandeln. Wir verwenden den gleichen "DataFrame".PY ”-Codestatei und erstellen Sie Datenrahmen mithilfe von Listen im DICT. Wir importieren zuerst Pandas Modul und erstellen dann eine Liste von Zeichenfolgen und fügen Elemente hinzu. Hier erstellen wir drei Listen. Die Liste der Länder, Programmiersprachen und Ganzzahlen. Dann erstellen wir einen Diktierungsdiktieren und weisen es einer Variablen zu. Danach rufen wir die Datenrahmenfunktion auf, weisen Sie sie einer Variablen zu und übergeben sie an das Dikt. Dann verwenden wir die Druckfunktion, um Datenrahmen anzuzeigen.

Pandas als PD importieren
con_name = ["Japan", "Großbritannien", "Kanada", "Finnland"]
pro_lang = ["Java", "Python", "C ++", ".Netz"]
var_list = [11, 44, 33, 55]
dict = 'Länder': con_name, 'Sprache': pro_lang, 'number': var_list
daf = pd.DataFrame (Diktat)
Druck (DAF)

Speichern und führen Sie den "DataFrame" wieder auf und führen Sie sie aus.PY ”-Codematei und die Ausgabeanzeige auf geordnete Weise überprüfen.

Abschluss

Wenn Sie mit einer großen Datenmenge arbeiten, ist es wichtig, zuerst die Daten in ein Format zu ändern, das ein Benutzer versteht. Datenrahmen bieten Ihnen die Funktionalität, um auf die Daten effizient zugreifen zu können. In Python sind Daten hauptsächlich in Form einer Liste vorhanden, und es ist wichtig, einen Datenrahmen über eine Liste zu erstellen.