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Konvertieren Sie die Liste in einen Datenrahmen in Python

In diesem Tutorial werden wir sehen, wie wir eine Liste verwenden und sie in einen Datenrahmen in Python konvertieren können.

Aber bevor wir damit beginnen, wollen wir uns noch einmal ansehen, was die Liste ist und was Datenrahmen sind.

Die Liste ist eine Datenstruktur in Python, in der alle Elemente in eckige Klammern eingeschlossen sind.

Das Beispiel einer Liste ist:

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

Datenrahmen sind die tabellarische Darstellung von Daten in Form von Zeilen und Spalten.

Sie können durch den Import von Pandas verwendet werden.

Schauen wir uns nun die verschiedenen Methoden zum Konvertieren einer Liste in einen Datenrahmen in Python an.

  1. Benutzen DataFrame()
  2. Verwenden einer Liste mit Index- und Spaltennamen
  3. Verwenden von zip()
  4. Verwendung einer mehrdimensionalen Liste
  5. Verwendung einer mehrdimensionalen Liste mit Spalte und Datentyp
  6. Verwendung von Listen im Wörterbuch

Verwenden von pd.DataFrame()

Im ersten Ansatz haben wir das verwendet pd.DataFrame() um eine Liste umzuwandeln.

Das folgende Programm zeigt, wie es geht:

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

Ausgabe: 

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

Erläuterung:

Es ist Zeit, einen Blick auf die Erklärung des obigen Programms zu werfen.

  1. Im ersten Schritt haben wir die Pandas-Bibliothek importiert.
  2. Danach haben wir die Liste deklariert, deren Werte Zeichenfolgen sind.
  3. Endlich haben wir diese Liste übergeben DataFrame() und zeigte die Ausgabe an.

Verwenden einer Liste mit Index- und Spaltennamen

Bei der zweiten Methode erstellen wir einen Datenrahmen, der einen Indexwert und einen Spaltennamen hat.

Das unten aufgeführte Programm veranschaulicht dasselbe.

 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)

Ausgabe: 

 Subjects i English ii Hindi iii Mathematics iv Science v Social Science

Erläuterung:

Jetzt ist es an der Zeit, das obige Programm zu verstehen.

  1. Im ersten Schritt haben wir die Pandas-Bibliothek importiert.
  2. Danach haben wir die Liste deklariert, deren Werte Zeichenfolgen sind.
  3. Endlich haben wir diese Liste übergeben DataFrame() mit einer Liste von Indexwerten und dem Spaltennamen.
  4. Beim Ausführen des Programms wird die gewünschte Ausgabe angezeigt.

Verwenden von zip()

In dieser Methode haben wir verwendet Reißverschluss().

int in String Java umwandeln

Das folgende Programm zeigt, wie es geht:

 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)

Ausgabe: 

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

Erläuterung:

Es ist Zeit, einen Blick auf die Erklärung des obigen Programms zu werfen.

  1. Im ersten Schritt haben wir die Pandas-Bibliothek importiert.
  2. Danach haben wir die Liste deklariert, deren Werte Zeichenfolgen sind, und eine weitere Liste enthält die Indexwerte.
  3. Endlich haben wir die bestanden Listenwerte Und list_index im Reißverschluss innen DataFrame() mit einer Liste von Indexwerten und dem Spaltennamen.
  4. Beim Ausführen des Programms wird die gewünschte Ausgabe angezeigt.

Verwenden einer mehrdimensionalen Liste

In dieser Methode werden wir sehen, wie eine mehrdimensionale Liste zur Konvertierung verwendet werden kann.

Das unten aufgeführte Programm veranschaulicht dasselbe.

 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)

Ausgabe: 

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

Erläuterung:

Jetzt ist es an der Zeit, das obige Programm zu verstehen.

  1. Im ersten Schritt haben wir die Pandas-Bibliothek importiert.
  2. Danach haben wir deklariert, dass die Liste verschiedene Listen enthält und jede Liste einen String und einen ganzzahligen Wert hat.
  3. Schließlich haben wir die Listenwerte in pd.DataFrame() mit einer Liste von Spaltennamen übergeben.
  4. Beim Ausführen des Programms wird die gewünschte Ausgabe angezeigt.

Verwenden einer mehrdimensionalen Liste mit Spalte und Datentyp

Bei diesem Ansatz werden wir eine leichte Variation des obigen Programms sehen.

Das folgende Programm zeigt, wie es geht:

 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)

Ausgabe: 

 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

Erläuterung:

Es ist Zeit, einen Blick auf die Erklärung des obigen Programms zu werfen.

  1. Im ersten Schritt haben wir die Pandas-Bibliothek importiert.
  2. Danach haben wir erklärt, dass die Liste verschiedene Listen enthält und jede Liste zwei Zeichenfolgen enthält Werte (Vorname und Nachname) und eine ganze Zahl Wert(Alter).
  3. Endlich haben wir die bestanden Listenwerte In DataFrame() mit einer Liste von Spaltennamen und dem Datentyp.
  4. Beim Ausführen des Programms wird die gewünschte Ausgabe angezeigt.

Verwendung von Listen im Wörterbuch

Schließlich werden wir in der letzten Methode sehen, wie Listen mit Wörterbüchern verwendet werden können und die Liste in einen Datenrahmen konvertieren.

Das unten aufgeführte Programm veranschaulicht dasselbe.

 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)

Ausgabe: 

 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

Erläuterung:

Jetzt ist es an der Zeit, das obige Programm zu verstehen.

  1. Im ersten Schritt haben wir die Pandas-Bibliothek importiert.
  2. Danach haben wir drei Listen deklariert, nämlich f_name, l_name und age.
  3. Im nächsten Schritt haben wir diese Listen als Werte für die Schlüssel des Wörterbuchs verwendet.
  4. Endlich haben wir das Diktat verabschiedet DataFrame().
  5. Beim Ausführen des Programms wird die gewünschte Ausgabe angezeigt.

Abschluss

In diesem Tutorial sind wir auf einige interessante Methoden zum Konvertieren einer Liste in eine Liste gestoßen Datenrahmen in Python.