Python通过列表创建DataFrame的常见方法

import pandas as pd
# 单层列表
data = [1, 2, 3, 4]
# 创建单列DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1'])
print('df：',df)

# 嵌套列表
data = [[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
# 创建多列DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])
print('df：',df)

# 使用列表推导式创建数据
data = [[i for i in range(1, 5)], ['a' + str(i) for i in range(1, 5)]]
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])
print('df：',df)

# 嵌套列表
data = [[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
# 指定索引创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'], index=['Row1', 'Row2', 'Row3'])
print('df：',df)

# 长度不一致的嵌套列表
data = [[1, 'a', 0.1], [2, 'b'], [3, 'c', 0.3]]
# 创建DataFrame，自动填充NaN
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print('df：',df)

# 多个列表
data_column1 = [1, 2, 3]
data_column2 = ['a', 'b', 'c']
data_column3 = [True, False, True]
# 从多个列表创建DataFrame
df = pd.DataFrame([data_column1, data_column2, data_column3], columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print('df：',df)