python 在Pandas中创建DataFrame的不同方法
Posted
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 在Pandas中创建DataFrame的不同方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
from collections import OrderedDict
'''
## Row Oriented
'''
sales = [
{'account': 'Jones LLC', 'Jan': 150, 'Feb': 200, 'Mar': 140},
{'account': 'Alpha Co', 'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
{'account': 'Blue Inc', 'Jan': 50, 'Feb': 90, 'Mar': 95}
]
df1 = pd.DataFrame(sales)
sales = [
('Jones LLC', 150, 200, 50),
('Alpha Co', 200, 210, 90),
('Blue Inc', 140, 215, 95)
]
labels = ['account', 'Jan', 'Feb', 'Mar']
df2 = pd.DataFrame.from_records(sales, columns=labels)
"""
## Column Oriented
"""
sales = {
'account': ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc'],
'Jan': [150, 200, 50],
'Feb': [200, 210, 90],
'Mar': [140, 215, 95]
}
df3 = pd.DataFrame.from_dict(sales)
## When using a dictionary, columns order in note preserved. Explicity order them:
## df = df [['account', 'Jan', 'Feb', 'Mar']]
sales = OrderedDict(
[
('account', ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc']),
('Jan', [150, 200, 50]),
('Feb', [200, 210, 90]),
('Mar', [140, 215, 95])
]
)
df3_1 = pd.DataFrame.from_dict(sales)
sales = [
('account', ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc']),
('Jan', [150, 200, 50]),
('Feb', [200, 210, 90]),
('Mar', [140, 215, 95]),
]
df4 = pd.DataFrame.from_items(sales)
以上是关于python 在Pandas中创建DataFrame的不同方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 pandas for python 中创建虚拟变量
python 从Scratch在Pandas中创建数据集
python 在Pandas中创建DataFrame的不同方法
根据其他列值/ Pandas -Python 在数据框中创建 ID 列
在 python 中创建一个函数,它将在 pandas 数据框中估算均值或中值
如何从带有额外分隔符的 csv 在 python 中创建 pandas 数据框?