У овом водичу ћемо видети како можемо да користимо листу и конвертујемо је у оквир података у Питхон-у.
Али пре него што почнемо са овим, хајде да ревидирамо шта је листа и шта су оквири података?
Листа је структура података у Питхон-у у којој су сви елементи затворени у угластим заградама.
Пример листе је-
Colors=['Red', 'Blue', 'Green', 'Orange']
Оквири података су табеларни приказ података у облику редова и колона.
лав у поређењу са тигром
Могу се користити увозом панди.
Хајде сада да погледамо различите методе претварања листе у оквир података у Питхон-у.
- Користећи Оквир података()
- Коришћење листе са називима индекса и колона
- Коришћење зип()
- Коришћење вишедимензионалне листе
- Коришћење вишедимензионалне листе са колоном и типом података
- Коришћење листа у речнику
Коришћење пд.ДатаФраме()
У првом приступу користили смо пд.ДатаФраме() да конвертујете листу.
Следећи програм показује како се то може урадити -
import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English','Hindi','Mathematics','Science','Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values) print(df)
Излаз:
0 0 English 1 Hindi 2 Mathematics 3 Science 4 Social Science
Објашњење:
Време је да погледамо објашњење горњег програма-
- У првом кораку увезли смо библиотеку панда.
- Након овога, декларисали смо листу која има низове као вредности.
- Коначно, проследили смо ову листу Оквир података() и приказао излаз.
Коришћење листе са називима индекса и колона
У другом методу, креираћемо оквир података који има вредност индекса и име колоне.
Програм дат у наставку илуструје исто.
import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] df = pd.DataFrame(list_values,index = ['i', 'ii', 'iii', 'iv', 'v'], columns = ['Subjects']) print(df)
Излаз:
Subjects i English ii Hindi iii Mathematics iv Science v Social Science
Објашњење:
Сада је време да разумемо горњи програм-
- У првом кораку увезли смо библиотеку панда.
- Након овога, прогласили смо листу која има низове као вредности.
- Коначно, проследили смо ову листу Оквир података() са листом вредности индекса и именом колоне.
- Приликом извршавања програма, он приказује жељени резултат.
Коришћење зип()
У овој методи коју смо користили зип().
јава регуларни израз за
Следећи програм показује како се то може урадити -
import pandas as pd #list_values having strings list_values = ['English', 'Hindi', 'Mathematics', 'Science', 'Social Science'] list_index = [20, 21, 22, 23, 24] df = pd.DataFrame(list(zip(list_values, list_index)), columns = ['Subjects', 'Code']) print(df)
Излаз:
Subjects Code 0 English 20 1 Hindi 21 2 Mathematics 22 3 Science 23 4 Social Science 24
Објашњење:
Време је да погледамо објашњење горњег програма-
- У првом кораку, увезли смо библиотеку панда.
- После овога, декларисали смо листу која има низове као вредности, а друга листа садржи вредности индекса.
- Коначно смо прошли листе_вредности и лист_индек у патентном затварачу унутра Оквир података() са листом вредности индекса и именом колоне.
- Приликом извршавања програма, он приказује жељени резултат.
Коришћење вишедимензионалне листе
У овој методи ћемо видети како се вишедимензионална листа може користити за конверзију.
Програм дат у наставку илуструје исто.
import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['English', 4101], ['Hindi', 4102], ['Science', 4103], ['Mathematics', 4104], ['Computer', 4105]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['Subject Name', 'Subject Code']) print(df)
Излаз:
Subject Name Subject Code 0 English 4101 1 Hindi 4102 2 Science 4103 3 Mathematics 4104 4 Computer 4105
Објашњење:
Сада је време да разумемо горњи програм-
- У првом кораку увезли смо библиотеку панда.
- Након овога, прогласили смо да листа садржи различите листе и свака листа има стринг и целобројну вредност.
- Коначно, проследили смо лист_валуес у пд.ДатаФраме() са листом имена колона.
- Приликом извршавања програма, он приказује жељени резултат.
Коришћење вишедимензионалне листе са колоном и типом података
У овом приступу видећемо благу варијацију горе наведеног програма.
Следећи програм показује како се то може урадити -
import pandas as pd #list_values having strings list_values = [['Colin', 'Lassiter', 46], ['James', 'Gomez', 24], ['Sara', 'Charles', 34], ['Raven', 'Stewart', 24], ['Oliver', 'Osment', 21]] df = pd.DataFrame(list_values, columns = ['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype = float) print(df)
Излаз:
First_Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46.0 1 James Gomez 24.0 2 Sara Charles 34.0 3 Raven Stewart 24.0 4 Oliver Osment 21.0
Објашњење:
јава листа је празна
Време је да погледамо објашњење горњег програма-
- У првом кораку, увезли смо библиотеку панда.
- Након овога, прогласили смо да листа садржи различите листе и свака листа има два низа вредности (име и презиме) и цео број вредност(старост).
- Коначно смо прошли листе_вредности ин Оквир података() са листом назива колона и типом података.
- Приликом извршавања програма, он приказује жељени резултат.
Коришћење листа у речнику
Коначно, у последњем методу видећемо како се листе могу користити са речницима и конвертовати листу у оквир података.
Програм дат у наставку илуструје исто.
import pandas as pd #list_values having strings f_name = ['Colin', 'James', 'Sara', 'Raven', 'Oliver'] l_name = ['Lassiter', 'Gomez', 'Charles', 'Stewart', 'Osment'] age = [46, 24, 34, 24, 21] dict = {'First Name':f_name, 'Last_Name':l_name, 'Age':age} df = pd.DataFrame(dict) print(df) Излаз:
First Name Last_Name Age 0 Colin Lassiter 46 1 James Gomez 24 2 Sara Charles 34 3 Raven Stewart 24 4 Oliver Osment 21
Објашњење:
Сада је време да разумемо горњи програм-
- У првом кораку, увезли смо библиотеку панда.
- После овога, декларисали смо три листе, наиме ф_наме, л_наме и аге.
- У следећем кораку, користили смо ове листе као вредности за кључеве речника.
- Коначно, донели смо дикт Оквир података().
- Приликом извршавања програма, он приказује жељени резултат.
Закључак
У овом водичу смо наишли на неке занимљиве методе претварања листе у а оквир података у Питхон-у.