Python 数据分析模块pandas 如何创建DataFrame_python dataframe生成-优快云博客

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文章介绍了在Python中使用pandas库通过字典和zip函数两种方式创建DataFrame的数据结构，展示了如何将列表数据打包并转化为DataFrame对象。

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以下用两种方式分别创建DataFrame。

import pandas as pd

#原始数据存储在列表中
names = ['Alice','Deric','Amanda','Petter']
ages = ['34','24','33','35']
incomes = ['50000','65000','46000','69000']

# 使用字典创建 DataFrame
data = {'names':names,
        'ages':ages,
        'incomes':incomes}
df1 = pd.DataFrame(data)

#使用zip函数创建 DataFrame
df2 = pd.DataFrame(data=zip(names,ages,incomes),
                     columns = ['names','ages','incomes'])

print(df1)
print('\n')
print(df2)

zip() 是 Python 内置函数，用于将多个可迭代对象（例如列表、元组等）中对应位置的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的迭代器。这样可以方便地将多个列表或元组中的数据一一对应地组合起来。

例如，如果有两个列表 a = [1, 2, 3] 和 b = ['a', 'b', 'c']，可以使用 zip() 函数将它们打包成一个迭代器，然后遍历这个迭代器来获取对应位置的元素：

a = [1, 2, 3]
b = ['a', 'b', 'c']

zipped = zip(a, b)
for item in zipped:
    print(item)

输出结果：

(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')