将多个列表放入数据框架

Question

如何获取多个列表并将它们作为不同的列放在python数据框架中？我尝试了这个解决方案，但遇到了一些麻烦。

尝试1：

• 有三个列表，将它们压缩在一起，并使用res=zip（lst1、lst2、lst3）
• 只生成一列

尝试2：

percentile_list = pd.DataFrame({'lst1Tite' : [lst1],
                                'lst2Tite' : [lst2],
                                'lst3Tite' : [lst3] }, 
                                columns=['lst1Tite','lst1Tite', 'lst1Tite'])

• 产生一行乘三列（如上所述）或者如果我转置它是三行和一列

如何通过3列（三个列表）数据帧获得100行（每个独立列表的长度）？

Answer 1

添加一个更可扩展的解决方案。

lists = [lst1, lst2, lst3, lst4]
df = pd.concat([pd.Series(x) for x in lists], axis=1)

Answer 2

在这里增加阿迪蒂亚古鲁的答案。没有必要使用地图。您可以简单地通过以下方式完成：

pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2, lst3)))

这会将列的名称设置为0,1,2。要设置自己的列名，可以将关键字参数columns传递给上述方法。

pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2, lst3)),
              columns=['lst1_title','lst2_title', 'lst3_title'])

Answer 3

我想你已经快到了，试着去掉lst周围的额外方括号（当你从这样的判决中创建数据帧时，你也不需要指定列名）：

import pandas as pd
lst1 = range(100)
lst2 = range(100)
lst3 = range(100)
percentile_list = pd.DataFrame(
    {'lst1Title': lst1,
     'lst2Title': lst2,
     'lst3Title': lst3
    })

percentile_list
    lst1Title  lst2Title  lst3Title
0          0         0         0
1          1         1         1
2          2         2         2
3          3         3         3
4          4         4         4
5          5         5         5
6          6         6         6
...

如果您需要更高性能的解决方案，您可以使用np.column\u stack，而不是像第一次尝试那样使用zip，在这里的示例中，这大约有2倍的加速，但在我看来，这是以可读性为代价的：

import numpy as np
percentile_list = pd.DataFrame(np.column_stack([lst1, lst2, lst3]), 
                               columns=['lst1Title', 'lst2Title', 'lst3Title'])