如何获取具有值范围的列表并转换为数据框答案

【问题标题】：how to take a list with range of values and convert into a dataframe如何获取具有值范围的列表并转换为数据框
【发布时间】：2020-10-14 19:01:34
【问题描述】：

list=['1','matt','26','teacher','yes','2','tom','26','teacher','no','3','stuart','28','teacher','No']

如何从列表中选择前五个值并制作成这样的数据框：

number  name    age   type      employed
1       matt    26    teacher    yes
2       tom     26    teacher    no
3       staurt  28    teacher    No

【问题讨论】：

标签： python pandas list dataframe lambda

【解决方案1】：

您已将lst 分成大小均匀的块，在您的情况下为 5。

pd.DataFrame([lst[i:i+5] for i in range(0,len(lst),5)],
             columns = ['number','name','age','type','employed'])

使用iter对其进行概括，使其也可以与生成器一起使用

it = iter(lst)
pd.DataFrame(iter(lambda: list(islice(it,5)),[]),
             columns = ['number','name','age','type','employed'])

输出：

  number    name age     type employed
0      1    matt  26  teacher      yes
1      2     tom  26  teacher       no
2      3  stuart  28  teacher       No

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd 
import numpy as np
edata =['1','matt','26','teacher','yes','2','tom','26','teacher','no','3','stuart','28','teacher','No']
n_rows = 3
n_cols = 5
data = np.array(edata).reshape(n_rows,n_cols)
data = pd.DataFrame(data)
data.columns =['number','name','age','type','employed']

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试：

pd.DataFrame(np.array(lst).reshape(-1,5), 
             columns=['number','name','age','type','employed'])

输出：

  number    name age     type employed
0      1    matt  26  teacher      yes
1      2     tom  26  teacher       no
2      3  stuart  28  teacher       No

【讨论】：