Converter Lista em DataFrame Python

Neste tutorial, você aprenderá sobre listas e quadros de dados. Além disso, discutimos diferentes métodos de conversão de lista para o quadro de dados na linguagem python. A lista em Python é a estrutura de dados mais vital. O importante da lista é que os itens da lista não são à força o mesmo tipo de dados, e todas as operações de string são igualmente aplicadas nos tipos de dados da lista. Venha, vamos falar sobre os quadros de dados.

No Python, a biblioteca de Panda é usada para manuseio e análise de dados. Pandas DataFrame é um construtor de dados tabulares 2D que muda e variado com eixos marcados. No DataFrame, o conhecimento é variado de maneira tabular em colunas e linhas. Pandas Dataframe contém 3 principais itens essenciais, eu.e., dados, colunas e linhas. Vamos implementar nossos cenários no compilador Spyder, então vamos começar.

Exemplo 1

Usamos a abordagem básica e mais simples para converter uma lista em quadros de dados em nosso primeiro cenário. Para implementar o código do seu programa, abra o Spyder IDE na barra de pesquisa do Windows e crie um novo arquivo para gravar o código de criação de dados de dados. Depois disso, comece a escrever o código do seu programa. Primeiro importamos o módulo de Panda e depois criamos uma lista de strings e adicionamos itens a ele. Então chamamos o construtor de quadros de dados e passamos nossa lista como um argumento. Podemos então atribuir o construtor de quadros de dados a uma variável.

importar pandas como PD
str_list = ['flor', 'tutor', 'python', 'habilidades']
DAF = PD.DataFrame (str_list)
Imprimir (DAF)

Depois de criar com êxito o arquivo de código do quadro de dados, salve seu arquivo com o “.Py ”extensão. Em nosso cenário, salvamos nosso arquivo com “DataFrame.py ".

Agora execute seu “DataFrame.arquivo de código py ”e verifique como você converte a lista em um dataframe.

Exemplo 2

Usamos uma função zip () para converter uma lista em quadros de dados em nosso próximo cenário. Usamos o mesmo arquivo de código para implementação adicional e gravar código de criação de quadros de dados via zip (). Primeiro importamos o módulo de Panda e depois criamos uma lista de strings e adicionamos itens a ele. Aqui criamos duas listas. A lista de strings e a outra é uma lista de números inteiros. Em seguida, chamamos o construtor de dados e passamos nossa lista.

Podemos então atribuir o construtor de quadros de dados a uma variável. Em seguida, chamamos a função DataFrame e passamos dois parâmetros. O parâmetro inicial é zip () e o próximo é a coluna. A função zip () pega variáveis ​​iteráveis ​​e as combina em uma tupla. Na função ZIP, você pode usar tuplas, conjuntos, listas ou dicionários. Portanto, o programa primeiro abrange os dois arquivos com colunas especificadas e depois chama a função do quadro de dados.

importar pandas como PD
String_list = ['Program', 'Desenvolver', 'Coding,' Skills ']
Integer_list = [10, 22, 31, 44]
df = pd.DataFrame (List (ZIP (String_List, INTEGER_LIST)), Columns = ['key', 'Value']))
Impressão (DF)

Salve e execute seu “DataFrame.arquivo de código py ”e verifique como a função ZIP funciona:

Exemplo 3

Em nosso terceiro cenário, usamos um dicionário para converter uma lista em quadros de dados. Usamos o mesmo “DataFrame.arquivo de código py ”e criar quadros de dados usando listas no ditado. Primeiro importamos o módulo de Panda e depois criamos uma lista de strings e adicionamos itens a ele. Aqui criamos três listas. A lista de países, linguagens de programação e números inteiros. Em seguida, criamos um ditado de listas e o atribuímos a uma variável. Depois disso, chamamos a função do quadro de dados, atribuímos a uma variável e passamos o ditado a ele. Em seguida, utilizamos a função de impressão para mostrar os quadros de dados.

importar pandas como PD
con_name = ["Japão", "Reino Unido", "Canadá", "Finlândia"]
pro_lang = ["java", "python", "c ++", ".Líquido"]
var_list = [11, 44, 33, 55]
dict = 'países': con_name, 'idioma': pro_lang, 'números': var_list
DAF = PD.DataFrame (ditado)
Imprimir (DAF)

Novamente, salve e execute o “DataFrame.arquivo de código py ”e verifique a tela de saída de uma maneira ordenada.

Conclusão

Se você estiver trabalhando com uma grande quantidade de dados, é crucial alterar primeiro os dados em um formato que um usuário entende. Os quadros de dados fornecem a funcionalidade para acessar com eficiência os dados. No Python, os dados estão presentes principalmente na forma de uma lista e é significativo criar um quadro de dados através de uma lista.