如何在python中创建数据框答案

【问题标题】：How to create dataframe in python如何在python中创建数据框
【发布时间】：2018-05-31 08:19:03
【问题描述】：

我有如下列表（在这个例子中，它表示为列表，但这不需要作为列表给出）

age=[3,4,5,6]

sex=[1,2]

limit=[3,4]

我想创建具有各种组合的数据框。

但“限制”列多于“年龄”列。

所以我想要的结果是这样的。

age sex limit
3   1    3
3   1    4
4   1    4
3   2    3  
3   2    4
4   2    4

我怎样才能得到这个结果？

【问题讨论】：

好的，到目前为止你尝试了什么？
你可以通过一些编程得到这个结果。你试过了吗？
提示：使用 for ... for .. if .. 等。在这里向我们展示您的尝试。

标签： python pandas

【解决方案1】：

基本数据：

age=[3,4,5,6]
sex=[1,2]
limit=[3,4]

以下代码使用列表推导结合 for 和 if 来检查每个组合：

lst = [(a, s, l) 
        for a in age
        for l in limit
        if l >= a
        for s in sex]
df = pd.DataFrame(data=lst, columns=["age","sex","limit"])
print(df)

输出：

   age  sex  limit
0    3    1      3
1    3    1      4
2    3    2      3
3    3    2      4
4    4    1      4
5    4    2      4

【讨论】：

【解决方案2】：

此解决方案使用 Numpy 和 Pandas 创建一个组合数据框，使用“限制”大于或等于“年龄”的约束。请注意，您的帖子说“大于”，但您的输出示例显示“大于或等于”。：

import itertools
age=[3,4,5,6]
sex=[1,2]
limit=[3,4]
a = [age, sex, limit]
mylist = list(itertools.product(*a))

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array(mylist).reshape(len(mylist),3), columns = ["age","sex","limit"])

df2 = df[df['limit'] >= df['age']]
print df2.to_string(index=False)

输出是：

age  sex  limit
  3    1      3
  3    1      4
  3    2      3
  3    2      4
  4    1      4
  4    2      4

【讨论】：