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 按列名挑选列构成新的dataframe

好的，关于你的问题，我可以回答。你可以使用以下代码按列名挑选列构成新的dataframe：

new_df = old_df[['column1', 'column2', 'column3']]

其中，'column1', 'column2', 'column3'为需要挑选的列名。这将返回一个新的dataframe，包含挑选出的列。希望这可以帮到你。

dataframe 列名

DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，类似于Excel的二维表。它可以存放各种类型的数据，包括数值和字符串，并且可以设置列名和行名。

要设置DataFrame的列名，可以使用DataFrame的columns参数。可以通过传递一个列表来指定列名，列表的长度必须与DataFrame的列数相匹配，否则会报错。另外，如果不设置列名，DataFrame会使用默认的数字作为列名。

以下是一个设置DataFrame列名的示例代码：
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})

# 设置列名
data.columns = ['列名1', '列名2', '列名3']

print("data=\n", data)
在这个示例中，我们创建了一个包含3列的DataFrame，然后使用columns参数来设置列名。最终输出的结果会显示DataFrame的列名为'列名1'、'列名2'和'列名3'。

所以，要设置DataFrame的列名，可以使用DataFrame的columns参数，并传递一个与DataFrame列数匹配的列名列表。