用pandas 已知一个列表，把列表的元素逐一放到列索引操作符中，比如列表中有个元素为‘换购降价额‘，列索引操作符效果为对象['换购降价额']

可以使用pandas的DataFrame来实现将列表的元素逐一放到列索引操作符中的操作。具体实现方法如下：

import pandas as pd

my_list = ['换购降价额', '销售额', '订单数']

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 将列表的元素逐一作为列名，创建空的列
for col in my_list:
    df[col] = []

# 对空的列进行操作，比如赋值
df['换购降价额'] = [100, 200, 300]
df['销售额'] = [1000, 2000, 3000]
df['订单数'] = [10, 20, 30]

# 查看DataFrame的内容
print(df)

输出结果如下：

   换购降价额   销售额  订单数
0     100  1000   10
1     200  2000   20
2     300  3000   30

可以看到，使用DataFrame将列表的元素逐一放到列索引操作符中非常方便。

相关问题

pandas DataFrame 根据一个索引列表，取出除了该索引列表中的索引外的其他数据

可以使用 `~` 运算符和 `isin()` 方法来实现。

假设我们的 DataFrame 是 `df`，索引列表是 `idx_list`，那么可以这样取出除了该索引列表中的索引外的其他数据：

df[~df.index.isin(idx_list)]

这里的 `~` 运算符表示取反，也就是排除索引列表中的索引。`isin()` 方法用于判断一个元素是否包含在一个列表中，返回的是一个布尔型的 Series。

因此，上述代码会返回一个 DataFrame，其中包含所有除了 `idx_list` 中索引对应的数据以外的其他数据。

如何用pandas将列表元素一个一格的存入列表

可以使用 pandas 中的 DataFrame.from_records() 方法将列表元素一个一格的存入列表。具体操作如下：

import pandas as pd

# 原始列表
lst = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i']]

# 将列表转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(lst)

# 输出 DataFrame
print(df)

输出结果为：

1 2
a b c
1 d e f
2 g h i