如何从不同长度的列表中创建Pandas DataFrame？

在Pandas中，我们可以通过多种方式从不同长度的列表创建DataFrame。以下是几种常见的方法：

1. 使用字典创建：我们可以将不同长度的列表转换为字典，其中键是列名，值是相应的列表。然后，可以使用该字典创建DataFrame。以下是一个示例：

import pandas as pd

data = {
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [True, False, True]
}

df = pd.DataFrame(data)

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1. 使用zip函数创建：如果我们有多个不同长度的列表，并且希望将它们按列合并到DataFrame中，可以使用zip函数来同时迭代多个列表。以下是一个示例：

import pandas as pd

col1 = [1, 2, 3]
col2 = ['a', 'b', 'c']
col3 = [True, False, True]

df = pd.DataFrame(list(zip(col1, col2, col3)), columns=['col1', 'col2', 'col3'])

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1. 使用concat函数创建：如果我们有多个不同长度的列表，并且希望将它们按行合并到DataFrame中，可以使用concat函数。以下是一个示例：

import pandas as pd

col1 = [1, 2, 3]
col2 = ['a', 'b']
col3 = [True, False, True]

df = pd.concat([pd.Series(col1), pd.Series(col2), pd.Series(col3)], axis=1)
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3']

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通过使用上述方法之一，您可以根据不同长度的列表创建Pandas DataFrame，并根据您的需求选择适合的腾讯云相关产品。