Pandas DataFrame es una estructura de datos etiquetada bidimensional con columnas de tipos potencialmente diferentes. Generalmente es el objeto pandas más utilizado.
Pandas DataFrame se puede crear de varias maneras. Analicemos cómo crear un marco de datos de Pandas usando una lista de listas.
Código #1:
Python3
# Import pandas library import pandas as pd # initialize list of lists data = [['Geeks', 10], ['for', 15], ['geeks', 20]] # Create the pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age']) # print dataframe. print(df )
Producción:
Name Age 0 Geeks 10 1 for 15 2 geeks 20
Código #2:
Python3
# Import pandas library import pandas as pd # initialize list of lists data = [['DS', 'Linked_list', 10], ['DS', 'Stack', 9], ['DS', 'Queue', 7], ['Algo', 'Greedy', 8], ['Algo', 'DP', 6], ['Algo', 'BackTrack', 5], ] # Create the pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns = ['Category', 'Name', 'Marks']) # print dataframe. print(df )
Producción:
Category Name Marks 0 DS Linked_list 10 1 DS Stack 9 2 DS Queue 7 3 Algo Greedy 8 4 Algo DP 6 5 Algo BackTrack 5
Código #3: Haciendo alguna operación de marco de datos.
Python3
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [[1, 5, 10], [2, 6, 9], [3, 7, 8]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# specifying column names
df.columns = ['Col_1', 'Col_2', 'Col_3']
# print dataframe.
print(df, "\n")
# transpose of dataframe
df = df.transpose()
print("Transpose of above dataframe is-\n", df)
Producción:
Col_1 Col_2 Col_3
0 1 5 10
1 2 6 9
2 3 7 8
Transpose of above dataframe is-
0 1 2
Col_1 1 2 3
Col_2 5 6 7
Col_3 10 9 8