logo

TechCodeview

Konvertuokite sąrašą į duomenų rėmelį Python

Šioje pamokoje pamatysime, kaip galime naudoti sąrašą ir konvertuoti jį į duomenų rėmelį Python.

Tačiau prieš pradėdami nuo to, persvarstykime, kas yra sąrašas ir kas yra duomenų rėmeliai?

Sąrašas yra python duomenų struktūra, kurioje visi elementai yra laužtiniuose skliaustuose.

Sąrašo pavyzdys yra

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

Duomenų rėmeliai yra duomenų lentelės atvaizdavimas eilučių ir stulpelių pavidalu.

Jas galima naudoti importuojant pandas.

Dabar pažvelkime į skirtingus sąrašo konvertavimo į duomenų rėmelį Python metodus.

  1. Naudojant DataFrame()
  2. Sąrašo naudojimas su indeksų ir stulpelių pavadinimais
  3. Naudojant zip()
  4. Daugiamačio sąrašo naudojimas
  5. Daugiamačio sąrašo naudojimas su stulpeliais ir duomenų tipu
  6. Sąrašų naudojimas žodyne

Naudojant pd.DataFrame()

Pirmuoju metodu naudojome pd.DataFrame() norėdami konvertuoti sąrašą.

Toliau pateikta programa parodo, kaip tai galima padaryti -

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

Išvestis: 

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

Paaiškinimas:

Atėjo laikas pažvelgti į aukščiau pateiktos programos paaiškinimą -

  1. Pirmuoju žingsniu importavome pandų biblioteką.
  2. Po to paskelbėme sąrašą, kurio reikšmės yra eilutės.
  3. Galiausiai šį sąrašą įtraukėme DataFrame() ir parodė išvestį.

Sąrašo naudojimas su indeksu ir stulpelių pavadinimais

Antruoju metodu sukursime duomenų rėmelį, turintį indekso reikšmę ir stulpelio pavadinimą.

pasirinkite sql iš kelių lentelių

Žemiau pateikta programa iliustruoja tą patį.

 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)

Išvestis: 

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

Paaiškinimas:

Dabar atėjo laikas suprasti aukščiau pateiktą programą -

  1. Pirmuoju žingsniu importavome pandų biblioteką.
  2. Po to mes paskelbėme sąrašą, kurio reikšmės yra eilutės.
  3. Galiausiai šį sąrašą įtraukėme DataFrame() su indekso reikšmių sąrašu ir stulpelio pavadinimu.
  4. Vykdant programą, ji rodo norimą išvestį.

Naudojant zip()

Šiuo metodu mes naudojome zip ().

Toliau pateikta programa parodo, kaip tai galima padaryti -

 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)

Išvestis: 

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

Paaiškinimas:

Atėjo laikas pažvelgti į aukščiau pateiktos programos paaiškinimą -

java kalbos interviu klausimai
  1. Pirmuoju žingsniu importavome pandų biblioteką.
  2. Po to mes paskelbėme sąrašą, kurio reikšmės yra eilutės, o kitame sąraše yra indekso reikšmės.
  3. Pagaliau praėjome list_values ir list_index viduje su užtrauktuku DataFrame() su indekso reikšmių sąrašu ir stulpelio pavadinimu.
  4. Vykdant programą, ji rodo norimą išvestį.

Daugiamačio sąrašo naudojimas

Šiuo metodu pamatysime, kaip daugiamatis sąrašas gali būti naudojamas konvertavimui.

Žemiau pateikta programa iliustruoja tą patį.

 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)

Išvestis: 

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

Paaiškinimas:

Dabar atėjo laikas suprasti aukščiau pateiktą programą -

  1. Pirmuoju žingsniu importavome pandų biblioteką.
  2. Po to paskelbėme, kad sąraše yra skirtingi sąrašai ir kiekvienas sąrašas turi eilutę ir sveikojo skaičiaus reikšmę.
  3. Galiausiai, mes perdavėme list_values ​​į pd.DataFrame() su stulpelių pavadinimų sąrašu.
  4. Vykdant programą, ji rodo norimą išvestį.

Daugiamačio sąrašo naudojimas su stulpeliu ir duomenų tipu

Taikant šį metodą, matysime nedidelį aukščiau pateiktos programos variantą.

Toliau pateikta programa parodo, kaip tai galima padaryti -

 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)

Išvestis: 

 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

Paaiškinimas:

Atėjo laikas pažvelgti į aukščiau pateiktos programos paaiškinimą -

  1. Pirmuoju žingsniu importavome pandų biblioteką.
  2. Po to paskelbėme, kad sąraše yra skirtingi sąrašai ir kiekvienas sąrašas turi dvi eilutes vertybės (vardas ir pavardė) ir sveikasis skaičius vertė (amžius).
  3. Pagaliau praėjome list_values in DataFrame() su stulpelių pavadinimų sąrašu ir duomenų tipu.
  4. Vykdant programą, ji rodo norimą išvestį.

Sąrašų naudojimas žodyne

Galiausiai, paskutiniame metode pamatysime, kaip sąrašus galima naudoti su žodynais ir konvertuoti sąrašą į duomenų rėmelį.

Žemiau pateikta programa iliustruoja tą patį.

 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)

Išvestis: 

 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

Paaiškinimas:

Dabar atėjo laikas suprasti aukščiau pateiktą programą -

  1. Pirmuoju žingsniu importavome pandų biblioteką.
  2. Po to paskelbėme tris sąrašus, būtent f_vardas, l_vardas ir amžius.
  3. Kitame žingsnyje šiuos sąrašus naudojome kaip žodyno raktų reikšmes.
  4. Pagaliau mes priėmėme diktatą DataFrame ().
  5. Vykdant programą, ji rodo norimą išvestį.

Išvada

Šiame vadove aptikome keletą įdomių metodų, kaip sąrašą konvertuoti į a duomenų rėmelis Python.