DataFrame字典列表

在pandas中，一个DataFrame可以由一个字典列表创建。具体来说，每个字典代表一个观测值（行），字典中的键代表列名，键对应的值代表该行该列的值。下面是一个示例代码，演示如何使用字典列表创建DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个字典列表
data = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'F'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'gender': 'M'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'M'}]

# 使用字典列表创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

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

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含三个字典的列表，每个字典代表一个人的信息。然后，我们使用`pd.DataFrame()`函数将这个列表转换为DataFrame，并自动生成了列名。最后，我们打印了转换后的DataFrame。

需要注意的是，如果字典列表中某些字典的键与其他字典不同，转换后的DataFrame中会自动添加缺失的列，并用NaN填充。如果需要指定列的顺序，可以在创建DataFrame时指定列名列表：

# 创建一个字典列表
data = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'F'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'gender': 'M'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'M'}]

# 指定列名列表
columns = ['name', 'gender', 'age']

# 使用字典列表和列名列表创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

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

在上面的示例代码中，我们指定了列名列表，并按照指定的顺序创建了DataFrame。