Различные способы создания DataFrame в Pandas

1. Из словаря. Это один из наиболее распространенных способов создания DataFrame. Как объяснялось ранее, ключи становятся столбцами, а значения — строками.

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']
}

df_dict = pd.DataFrame(data)
print(df_dict)

Выход:

Name  Age Country
0    Alice   25     USA
1      Bob   30  Canada
2  Charlie   22      UK

2. Из списка списков: каждый внутренний список становится строкой в ​​DataFrame.

import pandas as pd

data = [
    ['Alice', 25, 'USA'],
    ['Bob', 30, 'Canada'],
    ['Charlie', 22, 'UK']
]

columns = ['Name', 'Age', 'Country']

df_list = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df_list)

Выход:

Name  Age Country
0    Alice   25     USA
1      Bob   30  Canada
2  Charlie   22      UK

3. Из списка словарей: каждый словарь становится строкой в ​​DataFrame.

import pandas as pd

data = [
    {'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'Country': 'USA'},
    {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'Country': 'Canada'},
    {'Name': 'Charlie', 'Age': 22, 'Country': 'UK'}
]

df_dict_list = pd.DataFrame(data)
print(df_dict_list)

Выход:

Name  Age Country
0    Alice   25     USA
1      Bob   30  Canada
2  Charlie   22      UK

4. Из файла CSV. Вы можете прочитать данные из файла CSV и создать DataFrame.

Предположим, что файл CSV с именем «data.csv» содержит те же данные:

Name,Age,Country
Alice,25,USA
Bob,30,Canada
Charlie,22,UK
import pandas as pd

df_csv = pd.read_csv("data.csv")
print(df_csv)

Выход:

Name  Age Country
0    Alice   25     USA
1      Bob   30  Canada
2  Charlie   22      UK

Это лишь некоторые из наиболее распространенных способов создания DataFrames в pandas. В зависимости от источника данных и формата вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям.