import pandas as pd # 创建或获取一个Python列表 data = [ [1, 'Alice', 23], [2, 'Bob', 30], [3, 'Charlie', 25] ] # 提取需要转换的列数据(假设要转换第二列,即名字列) name_column = [row[1] for row in data] # 将提取的列数据转换为DataFrame,并设置列名 df = pd.DataFrame(name...
DataFrame:可以直接把它想象成Excel表格,有行表头与列表头,表头可以自己定义,可以是非数字的 a=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5),index=list("ABCD"),columns=list('abcde')) 1. 下面主要讨论下从DataFrame的构建和提取 1)利用列表(列表长度要保证相同)先构建字典,然后将字典转换成DataFrame #构建两个字典 p...
首先，通过`pd.DataFrame(list1)`，我们可以将嵌套列表`list1`转换为DataFrame格式。这意味着`list1`中的每一项将作为DataFrame的一行，如果`list1`的嵌套结构不同，可能需要额外的参数来指定列名或数据类型。转换后，输出的`df1`数据类型为DataFrame，包含2行2列数据，符合预期。紧接着，通过`df2 = p...
DataFrame和list之间相互转换 df.values.tolist() pd.DataFrame() 选择题 关于以下代码说法错误的是? import pandas as pd list1 = [[1,2],[3,4]] df1 = pd.DataFrame(list1) print((df1)) print("===") df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]}) list2 = df2.values.tolist() p...
把一个Series转换为DataFrame 现有Series如下: import numpy as np import pandas as pd mylist = list('abc') myarr = np.arange(3) mydict = dict(zip(mylist, myarr)) ser3 = pd.Series(mydict) print(ser3) 输出 a 0 b 1 c 2 dtype: int64 请把Series转换为DataFrame 把Series中的i正确错误...