Konverter listen til DataFrame Python

I denne opplæringen lærer du om lister og datarammer. Vi diskuterte også forskjellige listekonverteringsmetoder til datarammen på Python -språk. Listen i Python er den viktigste datastrukturen. Det viktige med listen er at listeelementene ikke er med tvang den samme datatypen, og alle strengoperasjoner er likt brukt på listedatatypene. Kom og la oss snakke om datarammene.

I Python brukes Pandas bibliotek til databehandling og analyse. Pandas DataFrame er en 2D-størrelsesskiftbar og variert tabelldatakonstruktør med markerte akser. I DataFrame varieres kunnskap på en tabell måte i søyler og rader. Pandas dataaframe inneholder 3 hovedvesener, i.e., data, kolonner og rader. Vi vil implementere scenariene våre i Spyder Compiler, så la oss komme i gang.

Eksempel 1

Vi bruker den grunnleggende og enkleste tilnærmingen for å konvertere en liste til datarammer i vårt første scenario. For å implementere programkoden din, åpne Spyder IDE fra Windows Search Bar, og opprett deretter en ny fil for å skrive DataFrame Creation Code i den. Begynn å skrive programkoden din etter dette. Vi importerer først Pandas modul og lager deretter en liste over strenger og legger til elementer i den. Så kaller vi datarammekonstruktøren og gir listen vår som et argument. Vi kan deretter tilordne datarammekonstruktøren til en variabel.

Importer pandaer som PD
str_list = ['Flower', 'Tutor', 'Python', 'Skills']
daf = pd.DataFrame (str_list)
trykk (DAF)

Etter å ha opprettet din datarammekodefil, lagre filen din med ".py ”utvidelse. I vårt scenario lagrer vi filen vår med “DataFrame.py ”.

Kjør nå “DataFrame.py ”kodefil og sjekk hvordan du konverterer listen til en DataFrame.

Eksempel 2

Vi bruker en zip () -funksjon for å konvertere en liste til datarammer i vårt neste scenario. Vi bruker den samme kodefilen for videre implementering og skriver opprettingskode for datarammen via ZIP (). Vi importerer først Pandas modul og lager deretter en liste over strenger og legger til elementer i den. Her lager vi to lister. Listen over strenger og den andre er en liste over heltall. Så ringer vi DataFrame -konstruktøren og passerer listen vår.

Vi kan deretter tilordne datarammekonstruktøren til en variabel. Så kaller vi DataFrame -funksjonen og passerer to parametere i den. Den opprinnelige parameteren er zip (), og den neste er kolonnen. Zip () -funksjonen tar iterable variabler og kombinerer dem til en tuple. I zip -funksjonen kan du bruke tuples, sett, lister eller ordbøker. Så programmet programmerer først begge filene med spesifiserte kolonner og kaller deretter datarammefunksjonen.

Importer pandaer som PD
String_list = ['Program', 'Develop', 'Coding,' Skills ']
Heltall_list = [10, 22, 31, 44]
df = pd.DataFrame (List (ZIP (String_list, Integer_List)), Columns = ['Key', 'Value'])
trykk (DF)

Lagre og kjør "DataFrame.py ”kodefil og sjekk hvordan zip -funksjonen fungerer:

Eksempel 3

I vårt tredje scenario bruker vi en ordbok for å konvertere en liste til datarammer. Vi bruker samme “DataFrame.py ”kodefil og opprette datarammer ved hjelp av lister i dikten. Vi importerer først Pandas modul og lager deretter en liste over strenger og legger til elementer i den. Her lager vi tre lister. Listen over land, programmeringsspråk og heltall. Så oppretter vi et lister og tildeler det til en variabel. Etter det kaller vi datarammefunksjonen, tilordner den til en variabel og passerer dikter til den. Deretter bruker vi utskriftsfunksjonen for å vise datarammer.

Importer pandaer som PD
con_name = [“Japan”, “UK”, “Canada”, “Finland”]
pro_lang = [“java”, “python”, “c ++”, ".Nett"]
var_list = [11, 44, 33, 55]
dict = 'land': con_name, 'språk': pro_lang, 'tall': var_list
daf = pd.DataFrame (DICT)
trykk (DAF)

Igjen, lagre og utfør “DataFrame.py ”kodefil og sjekk utgangsskjermen på en bestilt måte.

Konklusjon

Hvis du jobber med en stor mengde data, er det avgjørende å først endre dataene til et format som en bruker forstår. Datarammer gir deg funksjonaliteten for å få tilgang til dataene effektivt. I Python er data stort sett til stede i form av en liste, og det er viktig å lage en dataramme gjennom en liste.