Question

如何获取多个列表并将它们作为不同的列放在python数据框中？我试过this solution，但遇到了一些麻烦。

尝试1：

有三个列表，并将它们压缩在一起并使用res = zip(lst1,lst2,lst3)
仅产生一列

尝试2：

percentile_list = pd.DataFrame({'lst1Tite' : [lst1],
                                'lst2Tite' : [lst2],
                                'lst3Tite' : [lst3] }, 
                                columns=['lst1Tite','lst1Tite', 'lst1Tite'])

产生一行三列（上面的方式）或者我转置它是3行和1列

如何通过3列（三个列表）pandas dataframe获得100行（每个独立列表的长度）？

Answer 1

我认为你几乎就在那里，尝试删除lst周围的额外方括号（当你从这样的dict创建数据帧时也不需要指定列名））：

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
...

如果你需要一个性能更高的解决方案，你可以在第一次尝试中使用np.column_stack而不是zip，这里的示例速度大约是这个例子的2倍，不过有点费用我认为可读性：

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

Answer 2

在此处添加Aditya Guru的答案。不需要使用地图。您可以通过以下方式完成：

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

这会将列的名称设置为0,1,2。要设置自己的列名，可以将关键字参数columns传递给上面的方法。

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

Answer 3

只需使用第一种方法添加它即可 -

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

Answer 4

添加另一种可扩展的解决方案。

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

Answer 5

有多种方法可以从多个列表创建数据框。

list1=[1,2,3,4]
list2=[5,6,7,8]
list3=[9,10,11,12]

pd.DataFrame({'list1':list1, 'list2':list2, 'list3'=list3})
pd.DataFrame(data=zip(list1,list2,list3),columns=['list1','list2','list3'])

Answer 6

除上述答案外，我们可以即时创建

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

希望有帮助！

Answer 7

@oopsi使用pd.concat()，但不包括列名。您可以执行以下操作，与接受的答案中的第一个解决方案不同，该操作使您可以控制列顺序（避免使用无序的命令）：

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,s2,s3], axis=1)

percentile_list
Out[2]: 
    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
7           7          7          7
8           8          8          8
...

Answer 8

您可以简单地使用以下代码

train_data['labels']= train_data[["LABEL1","LABEL1","LABEL2","LABEL3","LABEL4","LABEL5","LABEL6","LABEL7"]].values.tolist()
train_df = pd.DataFrame(train_data, columns=['text','labels'])

将多个列表放入数据框中

8 个答案: