Pandas 从列表中合并数据帧 - Python

Pandas是用于数据操作和分析的Python库，经常用于将数据转换为数据框，也称为数据帧。

本文将介绍如何使用Pandas将列表中的数据合并到一个数据帧中。

步骤

1. 导入 Pandas 库

   import pandas as pd 
   

2. 创建列表数据

   data1 = {'Name': ['Tom', 'John', 'Smith'], 'Age': [25, 30, 28], 'Gender': ['Male', 'Male', 'Male']}
   data2 = {'Name': ['Maria', 'Lucy', 'Sophie'], 'Age': [24, 29, 26], 'Gender': ['Female', 'Female', 'Female']}
   

3. 将数据转换为数据帧

   df1 = pd.DataFrame(data1)
   df2 = pd.DataFrame(data2)
   

4. 将数据帧添加到列表中

   frames = [df1, df2]
   

5. 合并数据帧

   result = pd.concat(frames)
   

6. 打印结果

   print(result)
   

   程序运行结果如下：

          Name  Age  Gender
   0       Tom   25    Male
   1      John   30    Male
   2     Smith   28    Male
   0     Maria   24  Female
   1      Lucy   29  Female
   2    Sophie   26  Female
   

解释说明

在本示例中，我们创建了两个数据字典，将其转换为数据框，将数据框添加到列表中并将它们合并在一起。

我们使用 pd.DataFrame 将数据转换为数据框，使用 pd.concat 函数将数据帧合并为单个数据框。

结论

有了这个示例，您可以了解如何将列表中的数据合并到一个数据帧中。这是一个很有用的技能，因为有时您需要将来自多个源的数据组合在一起以进行分析。