极客笔记Python 如何将列表转换为DataFrame行
Python是一种高级、多功能的编程语言，在近年来越来越受欢迎，部分原因在于它能够轻松处理大量数据。在Python生态系统中，处理数据最强大的工具之一是pandas库，它提供了像DataFrame和Series这样易于使用的数据结构。
在本教程中，我们将重点讨论数据分析中的一个常见任务：使用pandas在Python中将列表转换为DataFrame行。对于在Python中处理数据的任何人来说，这是一项必不可少的技能，因为它可以让你快速、轻松地将新的数据行添加到DataFrame中。我们将在本文的后续部分逐步介绍将列表转换为DataFrame行的过程。
如何在Python中将列表转换为DataFrame行
为了将列表转换为DataFrame行，我们将使用pandas库。首先，确保我们的系统上安装了pandas。
pandas安装
要安装pandas，您可以使用Python的包管理器pip，该管理器可以通过命令提示符或终端访问。为此，请输入下面给出的命令。
pip install pandas
上述命令将下载并安装Pandas的最新版本到您的系统上。安装完成后，我们可以使用它将一个列表转换为DataFrame行。
将列表转换为DataFrame行
要将列表转换为DataFrame行，我们首先需要创建一个包含我们要添加的数据的列表。这个列表应该包含与我们的DataFrame中的列数相同的元素个数。假设我们有一个包含三列的DataFrame−”Name”、”Age”和”City”。
请考虑以下代码片段，用于创建一行新数据的列表：
new_row_data = ['Prince', 26, 'New Delhi]
我们过程中的下一个重要步骤是生成一个全新的DataFrame对象，它复制了我们现有DataFrame的列名。确保列名匹配非常重要，以便使用pandas有效地将新行追加到DataFrame中。
为了实现这一点，我们可以创建一个空的DataFrame，它具有与我们原始DataFrame完全相同的列名。
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])
现在我们已经创建了一个具有适当列名的新的空DataFrame，是时候向其中添加一些数据了。我们可以通过使用DataFrame对象的”append”方法来实现这一点，该方法允许我们将一个新的数据行附加到现有的DataFrame中。为了做到这一点，我们需要将代表新数据行的Pandas Series对象传递给”append”方法。
为了避免覆盖DataFrame中的任何现有行，我们在附加新行时必须传递”ignore_index=True”参数。这确保了新行作为一个全新的行附加到DataFrame中，并具有唯一的索引号。
考虑以下代码，使用append方法将新行附加到我们的Data frame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)
在上面的代码中，首先我们导入pandas库。接下来，我们创建一个名为”new_row_data”的列表，其中包含了我们要添加为新行到DataFrame的值。然后，我们使用与现有DataFrame相同的列名创建一个新的空DataFrame对象”df”。
接下来，我们使用DataFrame对象的”append”方法将我们的新行追加到DataFrame中。我们将一个pandas Series对象传递给”append”方法，该对象表示我们的新数据行。我们使用”ignore_index=True”参数来确保新行被追加为一个新行，具有新的索引号，而不是覆盖现有行。
最后，我们打印更新后的DataFrame，以确认我们的新行已成功添加。
输出
Name Age City
0 Prince 26 New Delhi
如您在上面的输出中所看到的，结构化的数据集采用DataFrame的形式，由一行和三列组成，每列都有对应的标签。分别是’Name’、’Age’和’City’。
结论
在本教程中，我们学习了如何使用Pandas库将列表转换为Python中的DataFrame行。我们首先确保在系统上安装了pandas，并创建了一个包含我们要添加为DataFrame新行数据的列表。然后，我们创建了一个与现有DataFrame具有相同列名称的新的空DataFrame对象，并使用“append”方法添加了我们的新数据行。我们使用“ignore_index=True”参数确保新行以新的行索引号追加，而不是覆盖现有行。我们针对过程中使用的每个方法提供了一个示例。