pandas 用列表保存数据框 - Python

Pandas是Python中非常受欢迎的数据分析库。它提供了许多功能，包括数据框的创建、操纵、过滤、统计分析等。其中，数据框是Pandas的一个核心对象，它类似于Excel中的表格，可以存储和处理表格型数据。

在Pandas中，我们可以使用多种方式创建数据框，其中一种比较简单的方式是使用列表。通过将列表的元素组织到一个嵌套的列表中，可以方便地将列表转换为Pandas数据框。

下面的例子展示了如何使用列表来创建一个数据框：

import pandas as pd

# 创建一个嵌套列表，其中每行表示一个数据记录
data = [
    ['Alice', 24, 'female'],
    ['Bob', 28, 'male'],
    ['Charlie', 32, 'male'],
    ['David', 36, 'male'],
    ['Eva', 40, 'female']
]

# 通过from_records方法创建数据框，指定列名
df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=['name', 'age', 'gender'])

# 打印数据框
print(df)

输出结果：

       name  age  gender
0     Alice   24  female
1       Bob   28    male
2   Charlie   32    male
3     David   36    male
4       Eva   40  female

在上面的例子中，我们首先创建了一个嵌套的列表，其中每行表示一个数据记录，每列表示一个属性。然后，我们使用pd.DataFrame.from_records方法将该列表转换为数据框，并指定了各个列的列名。

需要注意的是，每个内部列表中的元素数量应该一致，否则可能导致转换失败。此外，如果不指定列名，则默认使用整数序列作为列名。

除了直接用列表创建数据框外，还可以通过读取外部数据源（例如CSV文件、数据库表）来得到数据框。此时，Pandas提供了更为灵活的读取和解析方法，方便用户处理各种格式的数据。

总之，在数据分析和处理中，Pandas是一款非常有用的工具，掌握其基本用法可以大大提高数据处理的效率和质量。