Pandas เป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล บทความนี้สาธิตการสร้าง DataFrame จากดิกชันนารีที่มีค่าเป็นลิสต์
1. สร้าง DataFrame จากดิกชันนารีที่มีค่าเป็นลิสต์
ดิกชันนารีที่มีคีย์เป็นชื่อคอลัมน์ และค่าเป็นลิสต์ข้อมูล สามารถส่งเข้า pd.DataFrame() ได้โดยตรง
ตัวอย่างโค้ด
import pandas as pd
# ดิกชันนารีตารางสอบ
Exam_Schedule = {
'Exam Day': ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'],
'Exam Subject': ['Chemistry', 'Physics', 'Maths', 'English', 'Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM', '1 PM', '3 PM']
}
# แปลงเป็น DataFrame
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule)
print(Exam_Schedule_df)
ผลลัพธ์
Exam Day Exam Subject Exam Time 0 Mon Chemistry 2 PM 1 Tue Physics 10 AM 2 Wed Maths 11 AM 3 Thu English 1 PM 4 Fri Biology 3 PM
2. เพดานดัชนี (index) ให้กับ DataFrame
สามารถระบุ index ตอนสร้าง DataFrame เพื่อใช้คอลัมน์หนึ่งเป็นดัชนีแทนค่าตัวเลข 0,1,2...
ตัวอย่างโค้ด
import pandas as pd
Exam_Schedule = {
'Exam Subject': ['Chemistry', 'Physics', 'Maths', 'English', 'Biology'],
'Exam Time': ['2 PM', '10 AM', '11 AM', '1 PM', '3 PM']
}
# สร้าง DataFrame พร้อมกำหนด index
Exam_Schedule_df = pd.DataFrame(Exam_Schedule, index=['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'])
print(Exam_Schedule_df)
ผลลัพธ์
Exam Subject Exam Time Mon Chemistry 2 PM Tue Physics 10 AM Wed Maths 11 AM Thu English 1 PM Fri Biology 3 PM
สรุป: การสร้าง DataFrame จากดิกชันนารีเป็นวิธีที่สะดวกและอ่านง่าย สามารถกำหนด index ได้ทั้งตอนสร้างและเพิ่มทีหลังด้วย df.set_index()
