リストから PANDAS DATAFRAME を作成する

Python は、主にデータ中心の Python パッケージの素晴らしいエコシステムのおかげで、データ分析に最適な言語です。パンダはそれらのパッケージの 1 つであり、データのインポートと分析をより簡単にします。の作成パンダのデータフレーム複数の方法で達成できます。リストから Pandas DataFrame を作成する方法を見てみましょう。

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リストを DataFrame に変換することはデータ分析において重要であり、これにより高度なデータ操作と分析を簡単に実行できるようになります。

ここでは、リストから Pandas データフレームを作成するさまざまな方法について説明します。

コンストラクターを使用してリストからデータフレームを作成
ディクショナリを使用してリストからデータフレームを作成
zip()を使用してリストからDataFrameを作成
データ型を変更してリストからDataFrameを作成
多次元リストを使用してリストからデータフレームを作成する
インデックスと列名を使用してリストからデータフレームを作成

コンストラクターを使用してリストからデータフレームを作成

リストを Pandas DataFrame に変換するには、pd.DataFrame()>コンストラクタ。この関数はリストを入力として受け取り、入力リストと同じ行数と列数を持つ DataFrame を作成します。

パイソン

 # import pandas as pd import pandas as pd # list of strings lst = ['Geeks', 'For', 'Geeks', 'is', 'portal', 'for', 'Geeks'] # Calling DataFrame constructor on list df = pd.DataFrame(lst) print(df)>

出力：

 0 0 Geeks 1 For 2 Geeks 3 is 4 portal 5 for 6 Geeks>

ディクショナリを使用してリストからデータフレームを作成

辞書内のリストを使用して Pandas DataFrame を作成するには、リストの辞書を作成し、その辞書をpd.DataFrame()>コンストラクタ。オプションで、文字列のリストを DataFrame に渡すことで、DataFrame の列名を指定できます。columns>のパラメータpd.DataFrame()>コンストラクタ。

パイソン

 # importing pandas as pd  import pandas as pd # list of name, degree, score nme = ['aparna', 'pankaj', 'sudhir', 'Geeku'] deg = ['MBA', 'BCA', 'M.Tech', 'MBA'] scr = [90, 40, 80, 98] # dictionary of lists  dict = {'name': nme, 'degree': deg, 'score': scr} df = pd.DataFrame(dict) print(df)>

出力：

 name degree score 0 aparna MBA 90 1 pankaj BCA 40 2 sudhir M.Tech 80 3 Geeku MBA 98>

zip()を使用してリストからデータフレームを作成

を使用してリストから Pandas DataFrame を作成するにはジップ（）。を使用することもできます。zip()>複数のリストを圧縮して、より多くの列を含む DataFrame を作成する関数。

パイソン

 # import pandas as pd import pandas as pd # list of strings lst = ['Geeks', 'For', 'Geeks', 'is', 'portal', 'for', 'Geeks'] # list of int lst2 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77] # Calling DataFrame constructor after zipping # both lists, with columns specified df = pd.DataFrame(list(zip(lst, lst2)), columns =['Name', 'val']) print(df)>

出力：

Name val 0 Geeks 11 1 For 22 2 Geeks 33 3 is 44 4 portal 55 5 for 66 6 Geeks 77>

データ型を変更してリストからデータフレームを作成

列名と dtype が指定された多次元リストを使用して Pandas DataFrame を作成するには。 dtype を指定することで、DataFrame が正しいデータ型で作成されることを保証できます。

パイソン

 import pandas as pd # List1  lst = [['tom', 'reacher', 25], ['krish', 'pete', 30], ['nick', 'wilson', 26], ['juli', 'williams', 22]] # Create DataFrame df = pd.DataFrame(lst, columns=['FName', 'LName', 'Age']) # Convert 'Age' column to float df['Age'] = df['Age'].astype(float) print(df)>

出力：

 FName LName Age 0 tom reacher 25.0 1 krish pete 30.0 2 nick wilson 26.0 3 juli williams 22.0>

多次元リストを使用してリストからデータフレームを作成する

多次元リストを使用して DataFrame を作成するには、pd.DataFrame()>コンストラクタ。のpd.DataFrame()>コンストラクターはリストのリストを入力として受け取り、入力リストと同じ行数と列数を持つ DataFrame を作成します。

パイソン

 # import pandas as pd import pandas as pd # List1  lst = [['tom', 25], ['krish', 30], ['nick', 26], ['juli', 22]] df = pd.DataFrame(lst, columns =['Name', 'Age']) print(df)>

出力：

Name Age 0 tom 25 1 krish 30 2 nick 26 3 juli 22>

インデックスと列名を使用してリストからデータフレームを作成

インデックスと列名のリストを使用して DataFrame を作成するには、pd.DataFrame()>コンストラクターを使用して、index>そしてcolumns>パラメーター。

パイソン

 # import pandas as pd import pandas as pd # list of strings lst = ['Geeks', 'For', 'Geeks', 'is', 'portal', 'for', 'Geeks'] # Calling DataFrame constructor on list # with indices and columns specified df = pd.DataFrame(lst, index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'], columns =['Names']) print(df)>

出力：

Names a Geeks b For c Geeks d is e portal f for g Geeks>