Pandas简介
Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，它提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame，Series是一维数组，而DataFrame是二维表格，类似于Excel中的电子表格，Pandas的主要优势在于它提供了丰富的数据操作和分析功能，使得数据处理变得更加简单高效。
将列表转换为数据框
在Pandas中，我们可以使用pd.DataFrame()函数将一个列表转换为数据框，这个函数接受一个二维列表作为输入，其中每个子列表表示数据框的一列。
import pandas as pd data = [['Tom', 10], ['Nick', 15], ['Juli', 14]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
创建数据框的其他方法
除了使用pd.DataFrame()函数之外，我们还可以使用以下几种方法将列表转换为数据框：
1、使用字典推导式创建数据框：
data = [['Tom', 10], ['Nick', 15], ['Juli', 14]] columns = ['Name', 'Age'] df = pd.DataFrame(dict(zip(columns, data)))
2、使用pd.concat()函数将多个列表合并为一个数据框：
data1 = [['Tom', 10], ['Nick', 15]] data2 = [['Juli', 14]] df = pd.concat([pd.DataFrame(data1), pd.DataFrame(data2)], axis=0)
相关问题与解答
1、如何将CSV文件读取为数据框？
答：pd.read_csv()函数可以用来读取CSV文件并将其转换为数据框。
df = pd.read_csv('file.csv')
2、如何将JSON字符串转换为数据框？
答：pd.read_json()函数可以用来读取JSON字符串并将其转换为数据框。
df = pd.read_json('file.json')
3、如何将数据库查询结果转换为数据框？
答：可以使用pd.read_sql()函数将数据库查询结果转换为数据框。
import sqlite3
import pandas as pd
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql_query(query, conn)
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/143232.html
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