python用列表创建dataframe

可以使用pandas库中的DataFrame函数，将列表作为参数传入，创建一个DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

my_list = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]

df = pd.DataFrame(my_list, columns=['Name', 'Age'])

print(df)

输出结果为：

Name Age
Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35

其中，my_list是一个包含多个列表的列表，每个内部列表表示一行数据；columns参数指定了DataFrame的列名。

相关问题

python用字典创建dataframe的代码

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数，将字典转换为 DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建字典
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M']}

# 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印输出 DataFrame
print(df)

输出结果：

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

python合并series创建dataframe

你可以使用 `pd.concat()` 函数将多个 Series 合并成一个 DataFrame。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个 Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3])
series2 = pd.Series([4, 5, 6])

# 使用 pd.concat() 合并 Series
df = pd.concat([series1, series2], axis=1)

# 打印合并后的 DataFrame
print(df)

这将输出以下结果：

   0  1
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在 `pd.concat()` 函数中，我们传递了一个包含要合并的 Series 的列表 `[series1, series2]`，并指定 `axis=1` 参数表示按列合并。