从列表和透视创建数据帧，Python 3.6

从列表和透视创建数据帧是指使用Python 3.6中的pandas库来创建数据帧（DataFrame）的过程。数据帧是一种二维的数据结构，类似于表格，可以存储和处理结构化数据。

在Python 3.6中，可以使用pandas库的DataFrame函数来从列表和透视创建数据帧。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 从列表创建数据帧：

data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

这里我们创建了一个包含姓名和年龄的列表，然后使用DataFrame函数将其转换为数据帧。columns参数用于指定列名。

1. 从透视创建数据帧： 透视是指将数据按照某些特定的维度进行聚合和汇总。可以使用pandas库的pivot_table函数来从透视创建数据帧。具体步骤如下：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Paris', 'London'],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5500, 6500, 7500]}
df = pd.pivot_table(data, values='Salary', index='Name', columns='City')

这里我们创建了一个包含姓名、城市和薪水的字典，然后使用pivot_table函数将其转换为数据帧。values参数用于指定聚合的值，index参数用于指定透视的行，columns参数用于指定透视的列。

总结： 从列表和透视创建数据帧是使用Python 3.6中的pandas库来处理结构化数据的常见操作。通过DataFrame函数和pivot_table函数，我们可以方便地将列表和透视转换为数据帧，并进行进一步的数据分析和处理。

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