Question

我有两个长度不同的列表，我想形成一个具有这些列表作为DataFrame列的DataFrame。可以说我的清单是 L1 =["a","b"] L2 = ["g","h","o","y"] L3 = ["k","u","e"]

我想要一个看起来像

的数据框

 L1 L2 L3
 a  g  k
 b  h  u
    o  e
    y

这个问题不仅限于三列，它在数百个范围内

Answer 1

以下结果可能正在寻找，其想法是将列表转换为数据框，您还可以创建一个将列表参数作为输入的函数，而不是手动将每个列表都键入数据框。

示例1：

import pandas as pd 
import numpy as np

## your list
L1 =["a","b"] 
L2 = ["g","h","o","y"] 
L3 = ["k","u","e"]

## Convert List into DataFrame 
L1 = pd.DataFrame(L1)
L2 = pd.DataFrame(L2)
L3 = pd.DataFrame(L3)

## Concanate the created DataFrames and Fill 'NaN' with or empty spaces 
db =pd.concat([L1,L2,L3], ignore_index=True, axis=1).replace(np.nan, '')

## Results
print(db)

示例2（函数传递列表参数）：

import pandas as pd 
import numpy as np

## your list
L1 =["a","b"] 
L2 = ["g","h","o","y"] 
L3 = ["k","u","e"]

## function passing arguments
def wrapper(*args):
    return pd.concat([pd.DataFrame(i) for i in args], ignore_index=True, axis=1).replace(np.nan, '')


## Results
print(wrapper(L1,L2,L3))

Answer 2

您可以使用itertools中的zip_longest迭代器。它将用fillvalue填充较短的序列，默认情况下为None。您可以在下面的示例中指定其他内容，例如空字符串。

from itertools import zip_longest
df = pd.DataFrame(zip_longest(L1,L2,L3, fillvalue=''), 
                  columns=['L1','L2','L3'])

使用给定长度的列表使数据框具有不同的列长度

2 个答案:

示例1：

示例2（函数传递列表参数）：