如何將清單轉換為Python中的DataFrame行？

Python 是一種高級、多功能的程式語言，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 函式庫是 Python 生態系統中處理資料最強大的工具之一，它提供了易於使用的資料結構，例如 DataFrame 和 Series。

在本教程中，我們將重點放在資料分析中的一項常見任務：使用 pandas 將清單轉換為 Python 中的 DataFrame 行。對於任何使用 Python 處理資料的人來說，這是一項基本技能，因為它允許您快速輕鬆地將新資料行新增至 DataFrame 中。在本文的後續部分中，我們將引導您逐步完成將清單轉換為 DataFrame 行的過程。

如何將清單轉換為Python中的DataFrame行？

將清單轉換為DataFrame行，我們將使用Pandas函式庫。首先確保我們的系統上安裝了pandas。

熊貓安裝

要安裝pandas，您可以使用名為pip的Python軟體包管理器，可以透過命令提示字元或終端機存取。為了做到這一點，只需輸入下面提供的命令。

pip install pandas

上述指令將下載並安裝最新版本的Pandas到您的系統上。安裝完成後，我們可以使用它將清單轉換為DataFrame行。

將清單轉換為 DataFrame 行

要將清單轉換為DataFrame行，我們首先需要建立一個包含要新增的資料的清單。這個列表應該包含與DataFrame中的列數相同的元素數量。假設我們有一個包含三個欄位的DataFrame - "Name"、"Age"和"City"。

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產生一個全新的 DataFrame 對象，複製現有 DataFrame 的列名稱。確保列名符合以使用 pandas 有效地將新行追加到 DataFrame 中至關重要。

為了實現這一點，我們可以建立一個空的DataFrame，其列名與原始DataFrame完全相同。

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

現在我們已經建立了一個具有適當列名稱的新空 DataFrame，是時候在其中新增一些資料了。我們可以透過使用 DataFrame 物件的「append」方法來實現這一點，該方法允許我們將新行資料附加到現有的 DataFrame 中。為此，我們需要將 pandas Series 物件傳遞給表示新資料行的「append」方法。

為了避免覆寫 DataFrame 中的任何現有行，我們必須在附加新行時傳遞「ignore_index=True」參數。這可確保新行作為具有唯一索引號的全新行附加。

考慮下面的程式碼，使用append方法將新行附加到我們的資料框。

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，我們先匯入pandas函式庫。接下來，我們建立一個名為「new_row_data」的列表，其中包含我們想要作為新行新增到 DataFrame 中的值。然後，我們建立一個名為「df」的新空 DataFrame 對象，其列名稱與現有 DataFrame 相同。

接下來，我們使用 DataFrame 物件的「append」方法將新行附加到 DataFrame。我們將 pandas Series 物件傳遞給「append」方法，它代表我們的新資料行。我們使用“ignore_index=True”參數來確保新行是作為具有新索引號的新行附加，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所看到的，DataFrame 形式的結構化資料集由單行和三列組成，每列都有其各自的標籤。列標籤分別是「姓名」、「年齡」和「城市」。

結論

在本教學中，我們學習如何使用 Pandas 函式庫將清單轉換為 Python 中的 DataFrame 行。我們首先確保 pandas 安裝在我們的系統上，然後建立一個列表，其中包含我們想要作為新行新增到 DataFrame 中的資料。然後，我們建立一個新的空 DataFrame 對象，其列名稱與現有 DataFrame 相同，並使用「append」方法附加新的資料行。我們使用“ignore_index=True”參數來確保新行是作為具有新索引號的新行附加，而不是覆蓋現有行。我們為該過程中使用的每種方法提供了一個範例。

以上是如何將清單轉換為Python中的DataFrame行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！