如何在 Python 中將列表轉換為 DataFrame 行？

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Python 是一種高階、通用的程式語言，近年來變得越來越流行，部分原因在於它能夠輕鬆處理大量資料。Pandas 庫是 Python 生態系統中用於處理資料的強大工具之一，它提供了易於使用的 DataFrame 和 Series 等資料結構。

在本教程中，我們將重點關注資料分析中的一項常見任務：使用 pandas 在 Python 中將列表轉換為 DataFrame 行。對於任何在 Python 中處理資料的人來說，這都是一項基本技能，因為它允許您快速輕鬆地將新的資料行新增到 DataFrame 中。我們將在本文後續部分逐步引導您完成將列表轉換為 DataFrame 行的過程。

如何在 Python 中將列表轉換為 DataFrame 行？

為了將列表轉換為 DataFrame 行，我們將使用 Pandas 庫。首先，讓我們確保我們的系統上已安裝 pandas。

Pandas 安裝

要安裝 pandas，您可以使用名為 pip 的 Python 包管理器，該管理器可以透過命令提示符或終端訪問。為此，只需輸入下面提供的命令即可。

pip install pandas

以上命令將下載並安裝 Pandas 的最新版本到您的系統上。安裝完成後，我們可以使用它將列表轉換為 DataFrame 行。

將列表轉換為 DataFrame 行

要將列表轉換為 DataFrame 行，我們首先需要建立一個包含我們要新增資料的列表。此列表應包含與 DataFrame 中列數相同的元素。假設我們有一個 DataFrame，其中包含三列：“姓名”、“年齡”和“城市”。

請考慮以下程式碼片段以建立新行的資料列表

new_row_data = ['Prince', 26, 'New Delhi]

我們流程中的下一個關鍵步驟是生成一個全新的 DataFrame 物件，該物件複製了我們現有 DataFrame 的列名。確保列名匹配以使用 pandas 有效地將新行追加到 DataFrame 至關重要。

為此，我們可以建立一個空 DataFrame，該 DataFrame 具有與原始 DataFrame 完全相同的列名。

df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

現在我們已經建立了一個具有適當列名的新空 DataFrame，是時候向其中新增一些資料了。我們可以使用 DataFrame 物件的“append”方法來實現此目的，該方法允許我們將新的資料行追加到現有 DataFrame 中。為此，我們需要將表示新資料行的 pandas Series 物件傳遞給“append”方法。

為了避免覆蓋 DataFrame 中的任何現有行，我們必須在追加新行時傳遞“ignore_index=True”引數。這確保新行作為具有唯一索引號的全新行追加。

請考慮以下程式碼以使用 append 方法將新行追加到我們的 DataFrame 中。

import pandas as pd

# create a list of data for the new row
new_row_data = ['Prince', 26, 'New Delhi']

# create a new empty DataFrame with the correct column names
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# append the new row to the DataFrame
df = df.append(pd.Series(new_row_data, index=df.columns), ignore_index=True)

# print the updated DataFrame
print(df)

在上面的程式碼中，我們首先匯入 pandas 庫。接下來，我們建立一個名為“new_row_data”的列表，其中包含我們希望作為新行新增到 DataFrame 中的值。然後，我們使用與現有 DataFrame 相同的列名建立一個名為“df”的新空 DataFrame 物件。

接下來，我們使用 DataFrame 物件的“append”方法將新行追加到 DataFrame 中。我們將一個 pandas Series 物件傳遞給“append”方法，該物件表示我們的新資料行。我們使用“ignore_index=True”引數來確保新行作為具有新索引號的新行追加，而不是覆蓋現有行。

最後，我們列印更新後的 DataFrame 以確認我們的新行已成功新增。

輸出

   Name    Age City
0  Prince  26  New Delhi

如您在上面的輸出中看到的，DataFrame 形式的結構化資料集包含一行和三列，每一列都有其各自的標籤。列標籤分別是“姓名”、“年齡”和“城市”。

結論

在本教程中，我們學習瞭如何使用 Pandas 庫在 Python 中將列表轉換為 DataFrame 行。我們首先確保 pandas 已安裝在我們的系統上，然後建立了一個包含我們希望作為新行新增到 DataFrame 中的資料的列表。然後，我們使用與現有 DataFrame 相同的列名建立了一個新的空 DataFrame 物件，並使用“append”方法追加了我們的新資料行。我們使用了“ignore_index=True”引數來確保新行作為具有新索引號的新行追加，而不是覆蓋現有行。我們為過程中使用的每種方法都提供了一個示例。