主题：记录pandas的常见建立dataframe方法

一、pd.DataFrame()方法（创建1列的情景）

（1）传入pd.DataFrame()的内容，是一个dict（字典）

（2）在原有数据集上添加某个列和值

-------->数据集名['列名']=传入自定义的list

-------->数据集名['列名A']=pd.DataFrame(data=数据集名['列名B']) ，其中data参数可省略

即<==>数据集名['列名A']=pd.DataFrame(数据集名['列名B'])

将后者的数值（value）赋给其他数据集或列

import pandas as pd
datas=pd.DataFrame({'出场顺序':['1','2','3','4'],'打分等级':['A','B','C','D']})
datas['是否出场']=['是' for i in range(4)]
datas['出演人数']=[1 for i in range(4)]
datas['本地人']=pd.DataFrame(data=['是','否','是','否'])
datas['非外国人']=pd.DataFrame(data=datas['本地人'])
#datas['非外国人']=pd.DataFrame(datas['本地人'])
datas

结果如图：

（3）pd.DataFrame()独立创建1列

-----> I.用dataframe的定义

list=['aa','AA','Aa','aA']
data=pd.DataFrame({'生物基因组合':list})

------->II 传参数方法

list=['aa','AA','Aa','aA']
data=pd.DataFrame(list,columns=['生物基因组合'])

这里需留意，如果columns参数没有添加中括号，即代码：data=pd.DataFrame(list,columns=['生物基因组合'])，将报错：

Index(...) must be called with a collection of some kind, 'xxx'（列名） was passed

（4）将创建的新数据列直接放在某个数据列后面（前提：行数一致），采用pd.concat（）方法

data_result=pd.concat([datas,data],axis=1)
#data_result

结果：

二、pd.DataFrame()方法（创建多列的情景）

（1）传入pd.DataFrame()的内容，是一个dict（字典），在字典里体现多列

（2）默认添加数据是按行添加

list_x=[1,3,4]
list_y=[1,9,16]
data_demo=pd.DataFrame(data=[list_x,list_y],columns=['第一列','第二列','第三列'])
data_demo

结果：

（3）通过pd.DataFrame()创建多列，按列添加数据

list_x=[1,3,4]
list_y=[1,9,16]
data_test=pd.DataFrame([list_x,list_y]).T
data_test.rename(columns={0:'第一列',1:'第二列'},inplace=True)

结果：

三、将嵌套的list拆分成不同列，存为dataframe

import pandas as pd
arr=[[2,8],[3,27],[4,64]] #list
#arr[0][0]=2,arr[1][0]=3,arr[2][0]=4
#arr[0][1]=8,arr[1][1]=27,arr[2][1]=64
list_X=[]
list_Y=[]
for i in range(len(arr)):list_X.append(arr[i][0])list_Y.append(arr[i][1])
# list_X [2,3,4]
# list_Y [8,27,64]
result=pd.DataFrame({'横坐标': list_X,'纵坐标': list_Y})
result

结果包括两列：

横坐标列为：2,3,4 ；纵坐标列为：8,27,64

四、参考网址

Python报错TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, ' ' was passed columns_给我一点温度-CSDN博客https://blog.csdn.net/sinat_26811377/article/details/98741330

python数据拼接: pd.concat - boobo - 博客园1.concat concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合参数说明 objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit&#https://www.cnblogs.com/RB26DETT/p/11555099.html

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