python两个list纵向拼成一个dataframe

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数将两个列表拼接成一个 DataFrame，其中一个列表作为一列数据，另一个列表作为另一列数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

df = pd.DataFrame({'col1': list1, 'col2': list2})

这里将 `list1` 和 `list2` 合并成一个 DataFrame，其中 `list1` 对应的列名为 `col1`，`list2` 对应的列名为 `col2`。可以使用 `print(df)` 来查看 DataFrame 的结果。

相关问题

使用pandas忽略行列索引,纵向拼接多个dataframe

可以使用 pandas 的 `concat()` 函数纵向拼接多个 DataFrame。需要将要拼接的 DataFrame 放入一个列表中，并在调用 `concat()` 时指定 `axis=0` 参数。示例代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

df_list = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(df_list, axis=0, ignore_index=True)
print(result)

这样会忽略原来的行索引，并使用新的默认索引。

如果需要忽略列索引，可以在 concat 函数里设置 `ignore_index=True`即可

dataframe两表横向拼接

要实现DataFrame两表的横向拼接，可以使用`pd.concat()`函数。首先，将需要拼接的DataFrame以列表形式传递给`pd.concat()`函数，然后指定`axis=1`参数来表示横向拼接。具体代码如下所示：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([['Tom','2001',98], ['Jack','2002',63], ['Lucy','2003',88], ['Nick','2004',100]], columns=['姓名','学号','成绩'])
df2 = pd.DataFrame([['Tom','2001','一班'], ['Jack','2002','二班'], ['Lucy','2003','二班'], ['Anny','2005','一班']], columns=['姓名','学号','班级'])

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

其中，`df1`和`df2`分别是需要拼接的两个DataFrame，`axis=1`表示沿着列的方向进行拼接。拼接后的结果存储在`result`变量中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [dataframe横向和纵向拼接](https://blog.csdn.net/Monkey_wang_/article/details/116245602)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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