Python 列表到 pandas DataFrame

Question

I have this sample code below that turns a Python list of lists into a pandas DataFrame, but I need to DataFrame orientation to be inversed, any idea how to achieve this?

import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML

i = np.zeros(10)
i.fill(40)

j = np.zeros(10)
j.fill(60)

df = pd.DataFrame([i, j])

display(df)

这个的output是这样的结构：

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
0	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40
1	60	60	60	60	60	60	60	60	60	60

但是，我想要的是获得这样的结构，我怎样才能将列表列表转换为这种格式？

0	1
40	60
40	60
40	60
40	60
40	60
40	60
40	60
40	60
40	60

Answer 1

只需转置 dataframe：

df = df.T

或首先以您想要的方式准备您的df：

df = pd.DataFrame({0: i, 1: j})

output：

>>
      0     1
0  40.0  60.0
1  40.0  60.0
2  40.0  60.0
3  40.0  60.0
4  40.0  60.0
5  40.0  60.0
6  40.0  60.0
7  40.0  60.0
8  40.0  60.0
9  40.0  60.0

Answer 2

建议尝试

df.transpose()

为目的。

Answer 3

让我们尝试直接创建一个两列 dataframe

df = pd.DataFrame(zip(i, j))
# or specify the column header
df = pd.DataFrame(zip(i, j), columns=['a', 'b'])

print(df)

      0     1
0  40.0  60.0
1  40.0  60.0
2  40.0  60.0
3  40.0  60.0
4  40.0  60.0
5  40.0  60.0
6  40.0  60.0
7  40.0  60.0
8  40.0  60.0
9  40.0  60.0

Answer 4

如果您想在创建 dataframe 之前更正此问题，您可以使用numpy.column_stack然后创建 dataframe。

inp_arr = np.column_stack((i,j))
df = pd.DataFrame(inp_arr)