使用列表的列表创建Pandas数据框架

使用列表的列表可以轻松创建一个Pandas数据框架。下面让我们来详细讲解一下使用列表的列表创建Pandas数据框架的完整攻略，过程中会有具体的实例说明。

准备工作

在开始之前，需要导入Pandas库。可以使用以下代码进行导入：

import pandas as pd

创建列表的列表

Pandas数据框架需要一个列表的列表来创建。每个子列表都是一个行，每个元素都是该行的数据。下面是一个例子：

data = [
    ["John", "Doe", 23],
    ["Jane", "Smith", 32],
    ["Bob", "Johnson", 41],
    ["Alice", "Doe", 18]
]

在这个例子中，我们有一个包含4个子列表的父列表。每个子列表包含3个元素。每个子列表都代表一个人，包含名字、姓氏和年龄。

创建数据框架

有了列表的列表后，可以使用pd.DataFrame()方法来创建一个Pandas数据框架。以下是代码：

df = pd.DataFrame(data, columns=['First Name', 'Last Name', 'Age'])

在这个例子中，我们将data列表传递给pd.DataFrame()方法。然后，我们指定列的名称。在这里，我们将列的名称设置为"First Name"、"Last Name"和"Age"。

显示数据框架

使用以下代码可以轻松地显示Pandas数据框架：

print(df)

这将输出以下结果：

  First Name Last Name  Age
0       John       Doe   23
1       Jane     Smith   32
2        Bob   Johnson   41
3      Alice       Doe   18

这是一个漂亮的表格。有4行，每行包含名字、姓氏和年龄。

完整示例

下面是一个完整的示例代码。它将前面的例子组合在一起，并添加了一些注释来更清楚地解释每个步骤。

import pandas as pd

# 创建一个包含每个人的名字、姓氏和年龄的列表的列表
data = [
    ["John", "Doe", 23],
    ["Jane", "Smith", 32],
    ["Bob", "Johnson", 41],
    ["Alice", "Doe", 18]
]

# 使用 pd.DataFrame() 方法创建数据框架，并将列的名称设置为 "First Name"、"Last Name" 和 "Age"
df = pd.DataFrame(data, columns=['First Name', 'Last Name', 'Age'])

# 显示数据框架
print(df)

总结

使用列表的列表可以轻松创建Pandas数据框架。只需要准备好一个列表的列表，然后使用pd.DataFrame()方法来创建数据框架。在指定列的名称后，可以使用简单的print()语句来输出数据框架。