¿Cómo convertir una lista en una fila de marco de datos en Python?

En este artículo, discutiremos cómo convertir una lista en una fila de marco de datos en Python.

Método 1: Usando la función T

Esto se conoce como la función Transponer, esto convertirá la lista en una fila. Aquí cada valor se almacena en una columna.

Sintaxis: pandas.DataFrame(lista).T

Ejemplo:

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = ["durga", "ramya", "meghana", "mansa"]
 
# convert the list into dataframe row
data = pd.DataFrame(list1).T
 
# add columns
data.columns = ['student1', 'student2',
                'student3', 'student4']
 
# display
data

Producción:

Método 2: crear desde una lista multidimensional hasta una fila de marco de datos

Aquí estamos convirtiendo una lista de listas en filas de marcos de datos

Sintaxis : pd.DataFrame(lista)

donde lista es la lista de listas

Ejemplo:

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = [["durga", "java", 90], ["gopi", "python", 80],
         ["pavani", "c/cpp", 94], ["sravya", "html", 90]]
 
# convert the list into dataframe row
data = pd.DataFrame(list1)
 
# add columns
data.columns = ['student1', 'subject', 'marks']
 
# display
data

Producción:

Método 3: usar una lista con índice y columnas

Aquí estamos obteniendo datos (filas) de la lista y asignando columnas a estos valores de las columnas 

Sintaxis : pd.DataFrame (lista, columnas, dtype)

dónde

• lista es la lista de valores de entrada
• las columnas son los nombres de columna para la lista de valores
• dtype es el tipo de datos de la columna

Ejemplo :

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = [["durga", "java", 90], ["gopi", "python", 80],
         ["pavani", "c/cpp", 94], ["sravya", "html", 90]]
 
# convert the list into dataframe row by adding columns
data = pd.DataFrame(list1, columns=['student1',
                                    'subject',
                                    'marks'])
 
 
# display
data

Producción:

Método 4: Usando la función zip()

Aquí estamos tomando listas separadas como entrada, de modo que cada lista actuará como una columna, por lo que la cantidad de listas = n columnas en el marco de datos, y usando la función zip estamos combinando las listas.

Sintaxis pd.DataFrame(lista(zip(lista1,lista2,.,lista n)),columnas)

dónde

• columnas es la columna para los valores de la lista
• list1.list n representa el número de listas de entrada para las columnas

Ejemplo :

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = ["durga", "ramya", "sravya"]
list2 = ["java", "php", "mysql"]
list3 = [67, 89, 65]
 
# convert the list into dataframe row by
# using zip()
data = pd.DataFrame(list(zip(list1, list2, list3)),
                    columns=['student', 'subject', 'marks'])
 
 
# display
data

Producción:

Método 5: usar una lista de diccionarios

Aquí estamos pasando las listas individuales que actúan como columnas en el marco de datos a las claves del diccionario, por lo que al pasar el diccionario al marco de datos() podemos convertir la lista en un marco de datos.

Sintaxis : pd.DataFrame{‘clave’: lista1, ‘clave’: lista2, ……..,’clave’: listan}

Estas claves serán los nombres de las columnas en el marco de datos.

Ejemplo :

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = ["durga", "ramya", "sravya"]
 
list2 = ["java", "php", "mysql"]
 
list3 = [67, 89, 65]
 
# convert the list into dataframe row by
# using dictionary
dictionary = {'name': list1, 'subject': list2,
              'marks': list3}
 
data = pd.DataFrame(dictionary)
 
# display
data

Producción:

Método 6: crear desde una lista multidimensional hasta una fila de marco de datos con columnas

Aquí estamos tomando información de listas multidimensionales y asignando nombres de columnas en la función DataFrame()

Sintaxis: pd.DataFrame(lista,columnas)

dónde

1. lista es una lista multidimensional
2. las columnas son los nombres de las columnas

Ejemplo:

# import pandas module
import pandas as pd
 
# consider a list
list1 = [["durga", "java", 90],
         ["gopi", "python", 80],
         ["pavani", "c/cpp", 94],
         ["sravya", "html", 90]]
 
# convert the list into dataframe
# row using columns from multi lists
data = pd.DataFrame(list1, columns=['student1',
                                    'subject',
                                    'marks'])
 
# display
data

Producción: