Python Pandas: 将列表转换为 DataFrame 并设置索引列

Python Pandas: 将列表转换为 DataFrame 并设置索引列

本示例展示如何将一个列表转换为 Pandas DataFrame，并将其中一列设置为索引列。

代码示例：

import pandas as pd

arr = [1798, 1799, 1800, 780, 781, 782, 783]
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A'])
df = df.set_index('A')
print(df)

解释：

1. 导入 Pandas 库： 使用 import pandas as pd 导入 Pandas 库。
2. 创建列表： 定义一个包含数字的列表 arr。
3. 创建 DataFrame： 使用 pd.DataFrame(arr, columns=['A']) 将列表转换为 DataFrame，并命名列名为 'A'。
4. 设置索引列： 使用 df.set_index('A') 将列 'A' 设置为 DataFrame 的索引列。
5. 打印结果： 使用 print(df) 打印生成的 DataFrame。

输出：

生成的 DataFrame 将以列 'A' 中的值作为索引，并包含一个空列。

注意：

• 如果你的列表包含多个值，你可以将它们放入一个二维数组中，并将其传递给 pd.DataFrame 函数。
• 你可以根据需要使用其他函数来操作 DataFrame，例如添加新列、填充数据等。