Python | Creando DataFrame a partir de dict of narray/lists

Como sabemos, Pandas es una gran herramienta de todos los tiempos para el análisis de datos. Uno de los tipos de datos más importantes es el marco de datos. 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 el diccionario de ndarray (o listas).
Tratemos de entenderlo mejor con algunos ejemplos.
Código #1: 
 

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Category':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Marks':[20, 21, 19]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df )

Category  Marks
0    Array     20
1    Stack     21
2    Queue     19

Nota: Para crear DataFrame a partir del dictado de narray/list, todo el narray debe tener la misma longitud. Si se pasa el índice, el índice de longitud debe ser igual a la longitud de las arrays. Si no se pasa ningún índice, de forma predeterminada, el índice será rango (n), donde n es la longitud de la array.
  
Código #2:
 

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Category':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Student_1':[20, 21, 19], 'Student_2':[15, 20, 14]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df.transpose())

              0      1      2
Category   Array  Stack  Queue
Student_1     20     21     19
Student_2     15     20     14

  
Código n. ° 3: proporcionar una lista de índice al marco de datos 
 

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Area':['Array', 'Stack', 'Queue'],
        'Student_1':[20, 21, 19], 'Student_2':[15, 20, 14]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index =['Cat_1', 'Cat_2', 'Cat_3'])
 
# Print the output.
print(df)

        Area  Student_1  Student_2
Cat_1  Array         20         15
Cat_2  Stack         21         20
Cat_3  Queue         19         14