python - 在数据帧 : as rows and columns 中连接列表的两种方法

Question

我有两个列表:

l1 = ['0a',22,44]
l2 = ['0b',25,55,66]

现在我加入它们，使每个列表成为数据框的一列:

import pandas as p
df1 = p.DataFrame(zip(l1,l2))
df1

我收到了3行2列的数据帧(l2的值66丢失了)。它看起来与 ndarray 的定义相同，后者表示:“如果将 ndarray 传递到数据帧，则所有列必须具有相同的行数” 。但我不使用 ndarray !

但是，如果我将列表作为数据框的行连接，则 Python 会保存 66:

df2 = p.DataFrame([l1,l2])

有没有办法将列表作为列传递到数据框中，同时将列表的所有值保存在数据框中

Answer 1

函数zip返回列表，该列表的长度被截断为最短参数序列的长度。所以结果将是:

In [1]: zip(l1,l2)
Out[1]: [('0a', '0b'), (22, 25), (44, 55)]

要保存值66，请使用 izip_longest来自itertools:

In [3]: p.DataFrame(list(itertools.izip_longest(l1, l2)))
Out[3]:
      0   1
0    0a  0b
1    22  25
2    44  55
3  None  66

或者您可以将 map 与 None 一起使用。 (但 map 在 Python 3.x 中发生了变化，因此仅适用于 Python 2.x):

In [4]: p.DataFrame(map(None, l1, l2))
Out[4]:
      0   1
0    0a  0b
1    22  25
2    44  55
3  None  66