jfa*_*son 139 python numpy pandas
如何获取多个列表并将它们作为不同的列放在python数据帧中?我试过这个解决方案,但遇到了一些麻烦
尝试1:
res = zip(lst1,lst2,lst3)尝试2:
percentile_list = pd.DataFrame({'lst1Tite' : [lst1],
'lst2Tite' : [lst2],
'lst3Tite' : [lst3] },
columns=['lst1Tite','lst1Tite', 'lst1Tite'])
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如何通过3列(三个列表)pandas数据帧获得100行(每个独立列表的长度)?
max*_*moo 241
我认为你几乎就在那里,尝试删除周围的额外方括号lst(当你从这样的dict创建数据帧时,你也不需要指定列名):
import pandas as pd
lst1 = range(100)
lst2 = range(100)
lst3 = range(100)
percentile_list = pd.DataFrame(
{'lst1Title': lst1,
'lst2Title': lst2,
'lst3Title': lst3
})
percentile_list
lst1Title lst2Title lst3Title
0 0 0 0
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
4 4 4 4
5 5 5 5
6 6 6 6
...
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如果你需要一个更高性能的解决方案,你可以使用np.column_stack而不是zip在你的第一次尝试中使用,这个例子在这里的速度提高了2倍,但是在我看来,这有点可读性:
import numpy as np
percentile_list = pd.DataFrame(np.column_stack([lst1, lst2, lst3]),
columns=['lst1Title', 'lst2Title', 'lst3Title'])
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Abh*_*pta 42
在这里添加Aditya Guru的答案.不需要使用地图.您可以通过以下方式完成:
pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2, lst3)))
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这会将列的名称设置为0,1,2.要设置自己的列名,可以将关键字参数传递columns给上面的方法.
pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2, lst3)),
columns=['lst1_title','lst2_title', 'lst3_title'])
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只需使用第一种方法添加它即可 -
pd.DataFrame(list(map(list, zip(lst1,lst2,lst3))))
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添加以上答案,我们可以即时创建
df= pd.DataFrame()
list1 = list(range(10))
list2 = list(range(10,20))
df['list1'] = list1
df['list2'] = list2
print(df)
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希望能帮助到你 !
添加了另一种可扩展的解决方案。
lists = [lst1, lst2, lst3, lst4]
df = pd.concat([pd.Series(x) for x in lists], axis=1)
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小智 6
有多种方法可以从多个列表创建数据框。
list1=[1,2,3,4]
list2=[5,6,7,8]
list3=[9,10,11,12]
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pd.DataFrame({'list1':list1, 'list2':list2, 'list3'=list3})
pd.DataFrame(data=zip(list1,list2,list3),columns=['list1','list2','list3'])
@oopsi 使用pd.concat()但未包含列名称。您可以执行以下操作,与接受的答案中的第一个解决方案不同,它使您可以控制列顺序(避免无序的字典):
import pandas as pd
lst1 = range(100)
lst2 = range(100)
lst3 = range(100)
s1=pd.Series(lst1,name='lst1Title')
s2=pd.Series(lst2,name='lst2Title')
s3=pd.Series(lst3 ,name='lst3Title')
percentile_list = pd.concat([s1,s2,s3], axis=1)
percentile_list
Out[2]:
lst1Title lst2Title lst3Title
0 0 0 0
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
4 4 4 4
5 5 5 5
6 6 6 6
7 7 7 7
8 8 8 8
...
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