DataFrame pandas é uma estrutura de dados rotulada bidimensional com colunas de tipos potencialmente diferentes. Geralmente é o objeto pandas mais comumente usado.
O DataFrame pandas pode ser criado de várias maneiras. Vamos discutir diferentes maneiras de criar um DataFrame, uma por uma.
Método #1: Criando Pandas DataFrame a partir de listas de listas.
# importando a biblioteca pandas import pandas as pd # inicializando uma lista com listas data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] # Criando um dataframe do pandas df = pd.DataFrame(data, columns=['Nome', 'Idade']) # mostrando o dataframe print(df)
Saída:
Nome Idade 0 tom 10 1 nick 15 2 juli 14
Método #2: Criando DataFrame de um dicionário de narray/listas
Para criar DataFrame a partir de um dicionário de narray/listas, todos os narray devem ter o mesmo comprimento. Se o índice for passado, o índice de comprimento deve ser igual ao comprimento das matrizes. Se nenhum índice for passado, então, por padrão, o índice será o intervalo (n), onde n é o comprimento do array.
# importando a biblioteca pandas
import pandas as pd
dicionário = {
'Nome': ['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'],
'Idade': [20, 21, 19, 18]
}
# Criando um dataframe a partir de um dicionário do python
df = pd.DataFrame(dicionário)
# mostrando o dataframe
print(df)
Saída:
Nome Idade 0 Tom 20 1 nick 21 2 krish 19 3 jack 18
Método #3: Cria um DataFrame de índices usando matrizes.
# importando a biblioteca pandas
import pandas as pd
# Inicializando um dicionário com arrays
data = {
'Name': ['Tom', 'Jack', 'nick', 'juli'],
'marks': [99, 98, 95, 90]
}
# criando um dataframe com index
df = pd.DataFrame(data, index=['rank1','rank2', 'rank3', 'rank4'])
# mostrando o dataframe
print(df)
Saída:
Name marks rank1 Tom 99 rank2 Jack 98 rank3 nick 95 rank4 juli 90
Método #4: Criando Dataframe a partir de uma lista de dicionários
O DataFrame pandas pode ser criado passando listas de dicionários como dados de entrada. Por padrão, as chaves do dicionário são consideradas colunas.
# importando a biblioteca pandas
import pandas as pd
# inicializando uma lista com dicionários
data = [
{'a': 1, 'b': 2, 'c':3},
{'a':10, 'b': 20, 'c': 30}
]
# criando um dataframe
df = pd.DataFrame(data)
# mostrando o dataframe
print(df)
Saída:
a b c 0 1 2 3 1 10 20 30
Outro exemplo para criar o DataFrame do pandas passando listas de dicionários e índices de linha.
# importando a biblioteca pandas
import pandas as pd
# inicializando uma lista com dicionários
data = [
{'b': 2, 'c':3},
{'a':10, 'b': 20, 'c': 30}
]
# criando um dataframe com index
df = pd.DataFrame(data, index=['primeiro', 'segundo'])
# mostrando o dataframe
print(df)
Saída:
b c a primeiro 2 3 NaN segundo 20 30 10.0
Outro exemplo para criar o DataFrame do pandas a partir de listas de dicionários com índice de linha e índice de coluna.
import pandas as pd
data = [
{'a': 1, 'b': 2},
{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}
]
# Com dois índices de coluna, valores iguais às chaves de dicionário
df1 = pd.DataFrame(
data,
index=['first', 'second'],
columns=['a', 'b']
)
# Com dois índices de coluna com um índice com outro nome
df2 = pd.DataFrame(
data,
index=['first', 'second'],
columns=['a', 'b1']
)
# Mostra o primeiro dataframe
print (df1, "\n")
# Mostra o segundo dataframe
print (df2)
Saída:
a b
first 1 2
second 5 10
a b1
first 1 NaN
second 5 NaN
Método #5: Criando DataFrame usando a função zip().
Duas listas podem ser mescladas usando a função list(zip()). Agora, crie o DataFrame do pandas chamando a função pd.DataFrame().
import pandas as pd
Nome = ['tom', 'krish', 'nick', 'juli']
Idade = [25, 30, 26, 22]
# obtenha a lista de tuplas de duas listas e mescle-as usando zip().
lista_de_tuplas = list(zip(Nome, Idade))
# Convertendo listas de tuplas em Dataframe do pandas.
df = pd.DataFrame(
lista_de_tuplas,
columns=['Nome', 'Idade']
)
print(df)
Saída:
Nome Idade 0 tom 25 1 krish 30 2 nick 26 3 juli 22
Método #6: Criando DataFrame a partir de um cicionário de série.
Para criar DataFrame a partir de dicionários de série, o dicionário pode ser passado para formar um DataFrame. O índice resultante é a união de todas as séries de index passadas.
import pandas as pd
d = {
'one': pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
'two' : pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
}
# Criando dataframe
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
Saída:
one two a 10 10 b 20 20 c 30 30 d 40 40
Artigo escrito por Samdare B e traduzido por Acervolima de Different ways to create Pandas Dataframe.
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