У цьому підручнику ми побачимо, як можна використовувати список і перетворювати його на фрейм даних у Python.

масив сортування в java

Але перш ніж почати з цього, давайте переглянемо, що таке список і що таке кадри даних?

Список — це структура даних у Python, усі елементи якої взято в квадратні дужки.

Приклад списку -

 Colors=['Red', 'Blue', 'Green', 'Orange'] 

Фрейми даних — це табличне представлення даних у формі рядків і стовпців.

Їх можна використовувати, імпортуючи панд.

Тепер давайте розглянемо різні методи перетворення списку на фрейм даних у Python.

1. Використання DataFrame()
2. Використання списку з індексами та назвами стовпців
3. Використання zip()
4. Використання багатовимірного списку
5. Використання багатовимірного списку зі стовпцем і типом даних
6. Використання списків у словнику

Використання pd.DataFrame()

У першому підході ми використовували pd.DataFrame() щоб перетворити список.

Наступна програма показує, як це можна зробити-

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English','Hindi','Mathematics','Science','Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values) print(df) 

Вихід:

 0 0 English 1 Hindi 2 Mathematics 3 Science 4 Social Science 

Пояснення:

Настав час поглянути на пояснення програми вище -

1. На першому кроці ми імпортували бібліотеку pandas.
2. Після цього ми оголосили список, який має рядки як значення.
3. Нарешті ми передали цей список DataFrame() і відобразив результат.

Використання списку з індексами та назвами стовпців

У другому методі ми створимо фрейм даних із значенням індексу та назвою стовпця.

math pow java

Наведена нижче програма ілюструє те саме.

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values,index = ['i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v'], columns = ['Subjects']) print(df) 

Вихід:

 Subjects i English ii Hindi iii Mathematics iv Science v Social Science 

Пояснення:

Тепер настав час зрозуміти вищезгадану програму-

1. На першому кроці ми імпортували бібліотеку pandas.
2. Після цього ми оголосили список, який має рядки як значення.
3. Нарешті ми передали цей список DataFrame() зі списком значень індексу та назвою стовпця.
4. Під час виконання програми вона відображає потрібний результат.

Використання zip()

У цьому використаному нами методі zip().

Наступна програма показує, як це можна зробити-

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] list_index = [20, 21, 22, 23, 24] df = pd.DataFrame(list(zip(list_values, list_index)), columns = ['Subjects', 'Code']) print(df) 

Вихід:

 Subjects Code 0 English 20 1 Hindi 21 2 Mathematics 22 3 Science 23 4 Social Science 24 

Пояснення:

тестування та види тестування

Настав час поглянути на пояснення програми вище -

1. На першому кроці ми імпортували бібліотеку pandas.
2. Після цього ми оголосили список, який має рядки як значення, а інший список містить значення індексу.
3. Нарешті ми пройшли список_значень і список_індексу на блискавці всередині DataFrame() зі списком значень індексу та назвою стовпця.
4. Під час виконання програми вона відображає потрібний результат.

Використання багатовимірного списку

У цьому методі ми побачимо, як багатовимірний список можна використовувати для перетворення.

mysql показати всіх користувачів

Наведена нижче програма ілюструє те саме.

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['English', 4101], ['Hindi', 4102], ['Science', 4103], ['Mathematics', 4104], ['Computer', 4105]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['Subject Name', 'Subject Code']) print(df) 

Вихід:

 Subject Name Subject Code 0 English 4101 1 Hindi 4102 2 Science 4103 3 Mathematics 4104 4 Computer 4105 

Пояснення:

Тепер настав час зрозуміти вищезгадану програму-

1. На першому кроці ми імпортували бібліотеку pandas.
2. Після цього ми оголосили, що список містить різні списки, і кожен список має рядок і ціле число.
3. Нарешті, ми передали list_values ​​у pd.DataFrame() зі списком імен стовпців.
4. Під час виконання програми вона відображає потрібний результат.

Використання багатовимірного списку зі стовпцем і типом даних

У такому підході ми побачимо невелику варіацію вищезгаданої програми.

Наступна програма показує, як це можна зробити-

 import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['Colin', 'Lassiter', 46], ['James', 'Gomez', 24], ['Sara', 'Charles', 34], ['Raven', 'Stewart', 24], ['Oliver', 'Osment', 21]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype = float) print(df) 

Вихід:

 First_Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46.0 1 James Gomez 24.0 2 Sara Charles 34.0 3 Raven Stewart 24.0 4 Oliver Osment 21.0 

Пояснення:

Настав час поглянути на пояснення програми вище -

1. На першому кроці ми імпортували бібліотеку pandas.
2. Після цього ми оголосили, що список містить різні списки, і кожен список має два рядки значення (ім'я та прізвище) і ціле число значення (вік).
3. Нарешті ми пройшли список_значень в DataFrame() зі списком імен стовпців і типом даних.
4. Під час виконання програми вона відображає потрібний результат.

Використання списків у словнику

Нарешті, в останньому методі ми побачимо, як списки можна використовувати зі словниками та перетворити список на фрейм даних.

Наведена нижче програма ілюструє те саме.

Редьярд Кіплінг якщо пояснення

 import pandas as pd #list_values having strings f_name = ['Colin', 'James', 'Sara', 'Raven', 'Oliver'] l_name = ['Lassiter', 'Gomez', 'Charles', 'Stewart', 'Osment'] age = [46, 24, 34, 24, 21] dict = {'First Name':f_name, 'Last_Name':l_name, 'Age':age} df = pd.DataFrame(dict) print(df) 

Вихід:

 First Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46 1 James Gomez 24 2 Sara Charles 34 3 Raven Stewart 24 4 Oliver Osment 21 

Пояснення:

Тепер настав час зрозуміти вищезгадану програму-

1. На першому кроці ми імпортували бібліотеку pandas.
2. Після цього ми оголосили три списки, а саме f_name, l_name і age.
3. На наступному кроці ми використали ці списки як значення для ключів словника.
4. Нарешті ми передали dict DataFrame().
5. Під час виконання програми вона відображає потрібний результат.

Висновок

У цьому підручнику ми натрапили на кілька цікавих методів перетворення списку на a кадр даних в Python.