从不同长度和条件的列中形成pandas数据帧可以通过以下几种方法实现:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c'],
'C': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
import pandas as pd
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array(['a', 'b', 'c'])
array3 = np.array([True, False, True])
df = pd.DataFrame({'A': array1, 'B': array2, 'C': array3})
import pandas as pd
series1 = pd.Series([1, 2, 3])
series2 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
series3 = pd.Series([True, False, True])
df = pd.DataFrame({'A': series1, 'B': series2, 'C': series3})
import pandas as pd
column1 = pd.Series([1, 2, 3])
column2 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
column3 = pd.Series([True, False, True])
df = pd.concat([column1, column2, column3], axis=1)
df.columns = ['A', 'B', 'C']
需要注意的是,以上方法中的数据帧的列数应该保持一致,如果某些列的长度不一致,pandas会用NaN填充缺失的值。另外,根据具体的需求,可以使用pandas提供的其他函数和方法对数据帧进行进一步的处理和操作。
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