把多个list按列合成一个dataframe，且无列名

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数，结合列表解析式，将多个列表按列合并成一个 dataframe，代码如下：

import pandas as pd

# 定义多个列表
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list3 = [7, 8, 9]

# 将多个列表合并成一个 dataframe
df = pd.DataFrame([list1, list2, list3], columns=None)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下所示：

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

其中，`pd.DataFrame` 函数的第一个参数传入列表解析式 `[list1, list2, list3]`，表示将多个列表按行组成一个二维列表；`columns=None` 表示不设置列名。最终得到的 dataframe 中，每个列表的元素按列排列，且没有列名。

相关问题

dataframe中按列名取出五列组成一个新的dataframe

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含多个列。我们可以按列名取出其中的五列，然后组成一个新的 DataFrame，代码示例如下：

new_df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']]

其中，`col1`、`col2`、`col3`、`col4` 和 `col5` 分别是要取出的五个列的列名。这样，`new_df` 就是由这五个列组成的新的 DataFrame。

定义一个有多个列名的dataframe

要定义一个有多个列名的DataFrame，可以使用Pandas库中的`pd.DataFrame()`函数，并在`columns`参数中传递一个列名列表。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'gender': ['F', 'M', 'M']
}

# 定义DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'gender'])

# 显示DataFrame
print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

在这个示例中，我们首先定义了一个字典`data`，其中包含了三个键值对，分别对应三列数据。然后，我们使用`pd.DataFrame()`函数将这个字典转换为DataFrame，并在`columns`参数中传递了一个列名列表。最后，我们使用`print()`函数显示DataFrame。