将标题列表和行列表转换为 pandas DataFrame

2025-02-28 08:23:00
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摘要:问题描述:我正在将电子表格的内容读入 pandas。DataNitro 有一个方法,可以返回一个矩形单元格选择作为列表列表。所以table = Cell("A1").table 给出table = [['Heading1', 'Heading2'], [1 , 2], [3, 4]] h...

问题描述:

我正在将电子表格的内容读入 pandas。DataNitro 有一个方法,可以返回一个矩形单元格选择作为列表列表。所以

table = Cell("A1").table

给出

table = [['Heading1', 'Heading2'], [1 , 2], [3, 4]]

headers = table.pop(0) # gives the headers as list and leaves data

我正忙着写代码来翻译这个,但我猜想这是一个非常简单的用法,一定有方法可以做到这一点。似乎在文档中找不到它。有没有可以简化这个方法的指针?


解决方案 1:

直接调用pd.DataFrame构造函数:

df = pd.DataFrame(table, columns=headers)
df

   Heading1  Heading2
0         1         2
1         3         4

解决方案 2:

使用上面 EdChum 解释的方法,列表中的值显示为行。要将列表的值显示为 DataFrame 中的列,只需使用 transpose() 即可,如下所示:

table = [[1 , 2], [3, 4]]
df = pd.DataFrame(table)
df = df.transpose()
df.columns = ['Heading1', 'Heading2']

输出为:

      Heading1  Heading2
0         1        3
1         2        4

解决方案 3:

即使没有pop列表,我们也可以set_index

pd.DataFrame(table).T.set_index(0).T
Out[11]: 
0 Heading1 Heading2
1        1        2
2        3        4

更新from_records

table = [['Heading1', 'Heading2'], [1 , 2], [3, 4]]

pd.DataFrame.from_records(table[1:],columns=table[0])
Out[58]: 
   Heading1  Heading2
0         1         2
1         3         4

解决方案 4:

table示例中,调用DataFrame构造函数如下:

table = [['Heading1', 'Heading2'], [1 , 2], [3, 4]]

df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
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