Возьмите несколько списков в dataframe

Как взять несколько списков и поместить их в разные столбцы в фрейме данных Python? Я попробовал это решение, но у меня возникли проблемы.

Попытка 1:

  • Иметь три списка, и сжать их вместе и использовать, что res = zip(lst1,lst2,lst3)
  • Дает только один столбец

Попытка 2:

percentile_list = pd.DataFrame({'lst1Tite' : [lst1],
                                'lst2Tite' : [lst2],
                                'lst3Tite' : [lst3] }, 
                                columns=['lst1Tite','lst1Tite', 'lst1Tite'])
  • выдает либо одну строку на 3 столбца (как указано выше), либо, если я переставляю, это 3 строки и 1 столбец

Как получить 100 строк (длина каждого независимого списка) по 3 столбцам (три списка) pandas dataframe?

Ответы

Ответ 1

Я думаю, что вы почти у цели, попробуйте убрать лишние квадратные скобки вокруг lst (также вам не нужно указывать имена столбцов, когда вы создаете фрейм данных из таких слов):

import pandas as pd
lst1 = range(100)
lst2 = range(100)
lst3 = range(100)
percentile_list = pd.DataFrame(
    {'lst1Title': lst1,
     'lst2Title': lst2,
     'lst3Title': lst3
    })

percentile_list
    lst1Title  lst2Title  lst3Title
0          0         0         0
1          1         1         1
2          2         2         2
3          3         3         3
4          4         4         4
5          5         5         5
6          6         6         6
...

Если вам нужно более производительное решение, вы можете использовать np.column_stack а не zip как в первой попытке, в этом примере это примерно в 2 раза больше ускорения, однако, на мой взгляд, это требует затрат на удобочитаемость:

import numpy as np
percentile_list = pd.DataFrame(np.column_stack([lst1, lst2, lst3]), 
                               columns=['lst1Title', 'lst2Title', 'lst3Title'])

Ответ 2

Добавление в Aditya Guru здесь. Нет необходимости использовать карту. Вы можете сделать это просто:

pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2, lst3)))

Это приведет к тому, что имена столбцов будут равны 0,1,2. Чтобы задать собственные имена столбцов, вы можете передать аргумент ключевого слова columns методу выше.

pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2, lst3)),
              columns=['lst1_title','lst2_title', 'lst3_title'])

Ответ 3

Просто добавив, что с использованием первого подхода это можно сделать как -

pd.DataFrame(list(map(list, zip(lst1,lst2,lst3))))

Ответ 4

Добавление еще одного масштабируемого решения.

lists = [lst1, lst2, lst3, lst4]
df = pd.concat([pd.Series(x) for x in lists], axis=1)

Ответ 5

Добавляя ответы выше, мы можем создавать на лету

df= pd.DataFrame()
list1 = list(range(10))
list2 = list(range(10,20))
df['list1'] = list1
df['list2'] = list2
print(df)

Надеюсь, поможет !

Ответ 6

@oopsi использовал pd.concat(), но не включал имена столбцов. Вы могли бы сделать следующее, что, в отличие от первого решения в принятом ответе, дает вам контроль над порядком столбцов (избегая различий, которые неупорядочены):

import pandas as pd
lst1 = range(100)
lst2 = range(100)
lst3 = range(100)

s1=pd.Series(lst1,name='lst1Title')
s2=pd.Series(lst2,name='lst2Title')
s3=pd.Series(lst3,name='lst3Title')
percentile_list = pd.concat([s1,s3,s3], axis=1)

percentile_list
Out[32]: 
    lst1Title  lst3Title  lst3Title
0           0          0          0
1           1          1          1
2           2          2          2
3           3          3          3
4           4          4          4
5           5          5          5
6           6          6          6
7           7          7          7
8           8          8          8
...