Python|从 narray/lists 的字典创建 DataFrame

众所周知，Pandas 一直是数据分析的绝佳工具。最重要的数据类型之一是数据框。它是一种二维标记数据结构，具有可能不同类型的列。它通常是最常用的 pandas 对象。
Pandas DataFrame 可以通过多种方式创建。让我们讨论如何使用 ndarray（或列表）的字典创建 Pandas 数据框。
让我们通过几个例子来更好地理解它。
代码#1：

Python3

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Category':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Marks':[20, 21, 19]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df )

输出：

Category  Marks
0    Array     20
1    Stack     21
2    Queue     19

注意：要从 narray/list 的 dict 创建 DataFrame，所有 narray 必须具有相同的长度。如果传递了索引，则长度索引应等于数组的长度。如果没有传递索引，则默认情况下，索引将是 range(n)，其中 n 是数组长度。代码#2：

Python3

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Category':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Student_1':[20, 21, 19], 'Student_2':[15, 20, 14]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df.transpose())

输出：

0      1      2
Category   Array  Stack  Queue
Student_1     20     21     19
Student_2     15     20     14

代码#3：为数据框提供索引列表

Python3

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Area':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Student_1':[20, 21, 19], 'Student_2':[15, 20, 14]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index =['Cat_1', 'Cat_2', 'Cat_3'])
 
# Print the output.
print(df)

输出：

Area  Student_1  Student_2
Cat_1  Array         20         15
Cat_2  Stack         21         20
Cat_3  Queue         19         14