将列表转换为DataFrame可以使用pandas库中的DataFrame函数。每个列表表示一行,可以将列表作为DataFrame函数的参数传入,然后通过设置列名和数据类型来保留类型。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 原始列表
list_of_lists = [[1, 'A', 10.5], [2, 'B', 20.3], [3, 'C', 15.2]]
# 列名
column_names = ['Column1', 'Column2', 'Column3']
# 数据类型
data_types = [int, str, float]
# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(list_of_lists, columns=column_names)
# 设置数据类型
df = df.astype(dict(zip(column_names, data_types)))
# 打印DataFrame
print(df)
输出结果:
Column1 Column2 Column3
0 1 A 10.5
1 2 B 20.3
2 3 C 15.2
在这个示例中,我们首先定义了一个原始列表list_of_lists
,其中每个列表表示一行数据。然后,我们定义了列名column_names
和数据类型data_types
。接下来,我们使用pandas的DataFrame函数将列表转换为DataFrame,并通过设置列名和数据类型来保留类型。最后,我们打印输出了转换后的DataFrame。
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