ndarray, 리스트, 딕셔너리와 DataFrame 상호 변환하기

일반적으로 DataFrame으로 변환 시에는 컬럼명을 지정해준다. 

DataFrame이 2차원 데이터(행과 열)이기 때문에, 기본적으로 2차원 이하의 데이터들만 DataFrame으로 변환될 수 있다.

1. 1차원_리스트와 ndarray(넘파이)

import numpy as np
import pandas as pd

list1 = [1,2,3]  # 1차원 리스트
array1 = np.array(list1)  # 1차원 numpy ndarray

col_name1 = ['col'] # 컬럼이름 리스트

# 리스트를 이용해 데이터프레임 생성
df_list1 = pd.DataFrame(list1, columns=col_name1)

# ndarray를 이용해 데이터 프레임 생성
df_array1 = pd.DataFrame(array1, columns=col_name1)

# 비슷한 구조.

 

2. 2차원_리스트와 ndarray(넘파이)

import numpy as np
import pandas as pd

col_name2 = ['col1', 'col2', 'col3']

list2 = [[1,2,3],
        [11,12,13]]

array2 = np.array(list2)

df_list2 = pd.DataFrame(list2, columns=col_name2)
df_array2 = pd.DataFrame(array2, columns=col_name2)

print('2차원 list로 만든 DataFrame : ')
display(df_list2)
print('\n2차원 array로 만든 DataFrame : ')
display(df_array2)

3. 딕셔너리

import pandas as pd
dict={'col1':[1,11], 'col2':[2,22], 'col3':[3,33]}

df_dict = pd.DataFrame(dict)
print('딕셔너리로 만든 DataFrame: ')
df_dict

4. DataFrame을 ndarray, list, dictionary로 변환

# DataFrame을 ndarray로 변환
array3 = df_dict.values # df의 값을 저장.
print(array3)
#[[ 1  2  3]
# [11 22 33]]
 
 # DataFrame을 list로 변환
list3 = df_dict.values.tolist()
print(list3)
# [[1, 2, 3], [11, 22, 33]]
 
#DataFrame을 Dictionary로 변환
dict3 = df_dict.to_dict('list')
print(dict3)
# {'col1': [1, 11], 'col2': [2, 22], 'col3': [3, 33]}