從列表建立 Pandas DataFrame

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Pandas DataFrame 是一個具有行和列的二維表格，這些行和列是不可變的，這意味著一旦建立它們就不能更改。從頭開始使用列表建立 DataFrame 是資料科學和資訊科技中的一項常見任務。列表是有序元素的集合，它是 Python 中最常用的資料結構之一。列表可以儲存任何型別的值，例如數字、字串和布林值。

在本教程中，我將詳細解釋如何使用分步說明、程式碼片段和每個子部分的解釋，結合實際案例，從列表建立 Pandas DataFrame。

DataFrame 和列表之間有哪些主要區別？

列表是 Python 中的基本資料結構，可以儲存任何資料型別的元素集合，而 DataFrame 是一種二維表格結構，類似於電子表格或 SQL 表格，用於以行和列的形式儲存資料。以下是 DataFrame 和列表之間的一些主要區別：

• 結構 - 列表是簡單的、一維的值集合，而 DataFrame 是具有行和列的二維表格結構。

• 資料型別 - 列表可以儲存任何資料型別的元素，包括數字、字串，甚至其他列表，而 DataFrame 旨在以表格格式儲存資料，列具有特定的資料型別，例如整數、浮點數和字串。

• 大小 - 列表可以儲存任意數量的元素，而 DataFrame 通常設計用於儲存大量資料，可能包含數百萬行和列。

• 操作 - 列表支援基本操作，例如索引、切片和追加，而 DataFrame 支援更復雜的操作，例如過濾、連線和分組。

• 資料操作 - 列表提供基本的資料操作功能，而 DataFrame 提供強大的資料操作工具，例如根據特定條件過濾、排序和聚合資料。

先決條件

在我們深入研究任務之前，需要在您的系統上安裝一些東西：

推薦設定列表：

• pip install pandas, bokeh

• 預計使用者可以使用任何獨立的 IDE，例如 VS-Code、PyCharm、Atom 或 Sublime text。

• 也可以使用線上 Python 編譯器，例如 Kaggle.com、Google Cloud 平臺或任何其他編譯器。

• 更新版本的 Python。在撰寫本文時，我使用了 3.10.9 版本。

• 瞭解如何使用 Jupyter notebook。

• 虛擬環境的知識和應用將是有益的，但不是必需的。

• 還預計使用者對統計學和數學有良好的理解。

所需步驟

匯入庫

要在 Pandas 中建立 DataFrame，我們需要匯入 Pandas 庫。以下程式碼用於匯入 Pandas 庫：

import pandas as pd

建立列表

在我們使用列表建立 DataFrame 之前，我們首先需要建立列表來儲存資料。在本節中，我將向您展示如何使用簡單資料和實際案例建立列表。

建立姓名列表

names = ['John', 'Mary', 'Peter', 'Jane', 'Daniel']

在上面的程式碼片段中，我們建立了一個名為 `names` 的列表，其中包含五個字串值，表示個人的姓名。

建立年齡列表

ages = [32, 25, 41, 29, 36]

在上面的程式碼片段中，我們建立了一個名為 `ages` 的列表，其中包含五個整數值，表示個人的年齡。

建立布林值列表

current_status = [True, False, True, False, True]

在上面的程式碼片段中，我們建立了一個名為 `current_status` 的列表，其中包含五個布林值，表示個人的當前狀態。

從列表建立 DataFrame

一旦我們有了包含資料的列表，我們就可以使用 `pd.DataFrame()` 函式在 Pandas 中建立 DataFrame。我們可以將列表作為引數傳遞給 `pd.DataFrame()` 函式。以下程式碼用於從列表建立 DataFrame：

df = pd.DataFrame(list(zip(names, ages, current_status)), columns=['Name', 'Age', 'Current_Status'])

在上面的程式碼片段中，我們首先使用 `zip()` 函式建立了一個元組列表。`zip()` 函式將列表組合成一個元組列表。然後，我們將此元組列表作為第一個引數傳遞給 `pd.DataFrame()` 函式。

傳遞給 `pd.DataFrame()` 函式的第二個引數是 DataFrame 的列名列表。在本例中，我們使用 `columns=['Name', 'Age', 'Current_Status']` 將列名指定為 `Name`、`Age` 和 `Current_Status`。

檢視 DataFrame

建立 DataFrame 後，我們可以使用 `.head()` 函式檢視 DataFrame 的前幾行。以下程式碼用於顯示 DataFrame 的前幾行：

print(df.head())

在上面的程式碼片段中，我們使用 `.head()` 函式顯示了 DataFrame 的前幾行。

輸出

    Name   Age  Current_Status
0   John   32            True
1   Mary   25           False
2   Peter  41            True
3   Jane   29           False
4   Daniel 36            True

在上面的輸出中，我們可以看到從列表建立 DataFrame 的結果。

結論

在本教程中，我提供了有關如何從列表建立 Pandas DataFrame 的分步指南。我演示瞭如何匯入 Pandas 庫、建立列表以及如何使用 `pd.DataFrame()` 函式建立 DataFrame。此外，我還展示瞭如何使用 `.head()` 函式檢視 DataFrame 的前幾行。透過遵循這些說明，您現在應該能夠使用實際案例從列表建立 Pandas DataFrame。