以下用两种方式分别创建DataFrame。
import pandas as pd
#原始数据存储在列表中
names = ['Alice','Deric','Amanda','Petter']
ages = ['34','24','33','35']
incomes = ['50000','65000','46000','69000']
# 使用字典创建 DataFrame
data = {'names':names,
'ages':ages,
'incomes':incomes}
df1 = pd.DataFrame(data)
#使用zip函数创建 DataFrame
df2 = pd.DataFrame(data=zip(names,ages,incomes),
columns = ['names','ages','incomes'])
print(df1)
print('\n')
print(df2)
zip()
是 Python 内置函数,用于将多个可迭代对象(例如列表、元组等)中对应位置的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的迭代器。这样可以方便地将多个列表或元组中的数据一一对应地组合起来。
例如,如果有两个列表 a = [1, 2, 3]
和 b = ['a', 'b', 'c']
,可以使用 zip()
函数将它们打包成一个迭代器,然后遍历这个迭代器来获取对应位置的元素:
a = [1, 2, 3]
b = ['a', 'b', 'c']
zipped = zip(a, b)
for item in zipped:
print(item)
输出结果:
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')