場合によっては、Python でリストを Pandas DataFrame に変換する必要があることがあります。 次に、次のテンプレートを使用してリストを DataFrame に変換します
import pandas as pd
list_name = ['item_1', 'item_2', 'item_3', ...]
df = pd.DataFrame(list_name, columns=['column_name'])
次のセクションでは、実際に変換を実行する方法について説明します。
リストをPandas DataFrameに変換する例
例1: リストを変換する
次のような 5 つの製品を含むリストがあるとします。
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']次に、次の構文を適用して、製品リストを Pandas DataFrame に変換できます。
import pandas as pd
products_list = ['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair']
df = pd.DataFrame(products_list, columns=['product_name'])
print(df)
取得する DataFrame は次のとおりです。
例2: リストのリストを変換する
では、リストのリストを DataFrame に変換するにはどうすればよいでしょうか?
たとえば、次のようなリストのリストがあるとします。
products_list = [['laptop', 1300], ['printer', 150], ['tablet', 300], ['desk', 450], ['chair', 200]]次に、以下のコードを実行して、DataFrame への変換を実行できます。
import pandas as pd
products_list = [['laptop', 1300], ['printer', 150], ['tablet', 300], ['desk', 450], ['chair', 200]]
df = pd.DataFrame(products_list, columns=['product_name', 'price'])
print(df)
そして、次のような結果が得られます。
あるいは、リストのリストを次のようにすることもできます。
products_list = [['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair'], [1300, 150, 300, 450, 200]]したがって、DataFrame への変換を実行する Python コードは次のようになります。
import pandas as pd
products_list = [['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair'], [1300, 150, 300, 450, 200]]
df = pd.DataFrame(products_list).transpose()
df.columns = ['product_name', 'price']
print(df)
コードを実行すると、同じ DataFrame が得られます。
オブジェクトタイプを確認する
必要に応じて、次のコードを適用してオブジェクトのタイプ (List と DataFrame など) を確認することもできます。
import pandas as pd
products_list = [['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair'], [1300, 150, 300, 450, 200]]
df = pd.DataFrame(products_list).transpose()
df.columns = ['product_name', 'price']
print('products_list: ' + str(type(products_list)))
print('df: ' + str(type(df)))
そして結果は次のとおりです。
Pandas を使用した統計の適用（オプション）
リストをデータフレームに変換すると、Pandasを使用してさまざまな操作と計算を実行できるようになります。
たとえば、Pandas を使用してデータに関する統計を導き出すことができます。
この例のコンテキストでは、Pandas を使用して平均、最大、最小の価格を取得するために、以下のコードを適用できます。
import pandas as pd
products_list = [['laptop', 'printer', 'tablet', 'desk', 'chair'], [1300, 150, 300, 450, 200]]
df = pd.DataFrame(products_list).transpose()
df.columns = ['product_name', 'price']
mean_value = df['price'].mean()
max_value = df['price'].max()
min_value = df['price'].min()
print('The mean price is: ' + str(mean_value))
print('The max price is: ' + str(max_value))
print('The min price is: ' + str(min_value))
Python コードを実行すると、次の統計情報が得られます。
