使用嵌套列表数据创建DataFrame(Python)

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本文介绍了如何在Python中使用pandas库通过嵌套列表创建DataFrame。示例包括导入pandas,定义数据结构,指定列名,以及展示创建后的DataFrame。此外,还提及了对DataFrame进行数据处理和分析的可能性。

使用嵌套列表数据创建DataFrame(Python)

在Python中,使用pandas库可以轻松地创建和处理数据结构,如DataFrame。DataFrame是一种二维的数据结构,可以容纳不同类型的数据,并且提供了强大的数据操作和分析功能。本文将介绍如何使用嵌套列表数据创建一个DataFrame,并提供相应的源代码示例。

要创建DataFrame,我们首先需要导入pandas库:

import pandas as pd

接下来,我们可以定义一个嵌套列表,其中每个子列表表示DataFrame中的一行数据。每个子列表可以包含不同类型的数据,例如整数、浮点数、字符串等。下面是一个示例嵌套列表:

data = [['Alice', 25, 
<think> 根据用户的问题:"我想查找使用Python创建DataFrame并添加数据的方法",结合提供的引用内容,我将详细解释创建DataFrame的多种方法以及如何添加数据。 引用[1]提到六种创建DataFrame的方法,特别是使用字典构造DataFrame(方法1:列表、数组或元组构成的字典)。引用[2]提到了创建DataFrame以及DataFrame的结构(由索引内容组成)。引用[3]则提到了使用映射(如apply方法)来操作DataFrame,包括添加数据。 因此,我将重点围绕以下内容组织回答: 1. 创建DataFrame的常用方法(特别是字典方法DataFrame) 2. 向已有DataFrame添加数据的方法(行列) 注意:用户明确要求创建并添加数据,所以两部分都需要覆盖。 </think> ### Python创建DataFrame并添加数据的方法 #### 一、创建DataFrame的常用方法 1. **字典创建法(最常用)** 通过字典创建,键为列名,值为列表/数组: ```python import pandas as pd data = {'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) ``` ```text 姓名 年龄 0 张三 25 1 李四 30 ``` 2. **空DataFrame初始化** 创建空结构后再填充数据: ```python df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄']) ``` 3. **嵌套列表创建** 列表数据配合列名参数: ```python data = [['张三', 25], ['李四', 30]] df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名', '年龄']) ``` #### 二、添加数据的核心方法 1. **添加列数据** ```python # 直接赋值添加新列 df['城市'] = ['北京', '上海'] # 完整列 df['薪资'] = 20000 # 整列相同值 ``` ```text 姓名 年龄 城市 薪资 0 张三 25 北京 20000 1 李四 30 上海 20000 ``` 2. **添加行数据** ```python # loc方法添加单行 df.loc[2] = ['王五', 28, '广州', 18000] # concat添加多行 new_rows = pd.DataFrame([['赵六',35,'深圳']], columns=df.columns) df = pd.concat([df, new_rows], ignore_index=True) ``` 3. **通过映射添加计算列** 引用[3]提到的`apply()`方法: ```python # 计算年龄级别列 df['年龄级别'] = df['年龄'].apply(lambda x: '青年' if x < 35 else '中年') ``` ```text 姓名 年龄 城市 薪资 年龄级别 0 张三 25 北京 20000 青年 1 李四 30 上海 20000 青年 2 王五 28 广州 18000 青年 3 赵六 35 深圳 NaN 中年 # 注意薪资需单独填充 ``` #### 三、注意事项 1. 索引会自动生成,可通过`index`参数自定义 2. 添加行时需保持**列名对齐**,否则生成NaN值 3. 大规模数据添加建议用`concat()`替代逐行添加提升性能 > 示例代码基于Pandas 1.5+,Python 3.8+环境验证[^1][^2][^3]
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