Python: 목록에서 판다 데이터 프레임 만들기

Python: 목록에서 판다 데이터 프레임 만들기

다음 코드를 사용하여 목록에서 데이터 프레임을 만드는 중입니다.

test_list = ['a','b','c','d']
df_test = pd.DataFrame.from_records(test_list, columns=['my_letters'])
df_test

위 코드는 정상적으로 작동합니다.그런 다음 다른 목록에 대해 동일한 접근 방식을 시도했습니다.

import pandas as pd
q_list = ['112354401', '116115526', '114909312', '122425491', '131957025', '111373473']
df1 = pd.DataFrame.from_records(q_list, columns=['q_data'])
df1

하지만 이번에는 다음과 같은 오류가 발생했습니다.

---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-99e7b8e32a52> in <module>()
      1 import pandas as pd
      2 q_list = ['112354401', '116115526', '114909312', '122425491', '131957025', '111373473']
----> 3 df1 = pd.DataFrame.from_records(q_list, columns=['q_data'])
      4 df1

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in from_records(cls, data, index, exclude, columns, coerce_float, nrows)
   1021         else:
   1022             arrays, arr_columns = _to_arrays(data, columns,
-> 1023                                              coerce_float=coerce_float)
   1024 
   1025             arr_columns = _ensure_index(arr_columns)

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in _to_arrays(data, columns, coerce_float, dtype)
   5550         data = lmap(tuple, data)
   5551         return _list_to_arrays(data, columns, coerce_float=coerce_float,
-> 5552                                dtype=dtype)
   5553 
   5554 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in _list_to_arrays(data, columns, coerce_float, dtype)
   5607         content = list(lib.to_object_array(data).T)
   5608     return _convert_object_array(content, columns, dtype=dtype,
-> 5609                                  coerce_float=coerce_float)
   5610 
   5611 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py in _convert_object_array(content, columns, coerce_float, dtype)
   5666             # caller's responsibility to check for this...
   5667             raise AssertionError('%d columns passed, passed data had %s '
-> 5668                                  'columns' % (len(columns), len(content)))
   5669 
   5670     # provide soft conversion of object dtypes

AssertionError: 1 columns passed, passed data had 9 columns

동일한 접근 방식이 한 목록에는 적용되지만 다른 목록에는 적용되지 않는 이유는 무엇입니까?여기서 뭐가 잘못됐는지 알아요?정말 고마워.

DataFrame.from_records 문자열을 문자 목록으로 처리합니다.따라서 문자열 길이만큼의 열이 필요합니다.

생성자를 간단하게 사용할 수 있습니다.

In [3]: pd.DataFrame(q_list, columns=['q_data'])
Out[3]:
      q_data
0  112354401
1  116115526
2  114909312
3  122425491
4  131957025
5  111373473

In[20]: test_list = [['a','b','c'], ['AA','BB','CC']]

In[21]: pd.DataFrame(test_list, columns=['col_A', 'col_B', 'col_C'])
Out[21]: 
  col_A col_B col_C
0     a     b     c
1    AA    BB    CC

In[22]: pd.DataFrame(test_list, index=['col_low', 'col_up']).T
Out[22]: 
  col_low col_up
0       a     AA
1       b     BB
2       c     CC

여러 목록에서 데이터 프레임을 만들려면 목록을 압축하기만 하면 됩니다.'zip' 개체를 반환합니다.다시 목록으로 변환합니다.

mydf = pd.DataFrame(list(zip(lstA, lstB)), columns = ['My List A', 'My List B'])

그냥 사용하는concat방법

test_list = ['a','b','c','d']
pd.concat(test_list )

당신은 또한 numpy의 도움을 받을 수 있습니다.

import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.array(q_list),columns=['q_data'])

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/43175382/python-create-a-pandas-data-frame-from-a-list