如何用两个等长列表创建指定结构的Pandas DataFrame？

我有两个长度相同的列表（各含48个元素），希望创建一个DataFrame，将其中一个列表作为列名，另一个列表作为对应列的值。示例如下：

list_1 = ["A", "B", "C", "D", "E"]

list_2 = [1, 2, 3, 4, 5]

期望得到的DataFrame结构：

尝试用pandas实现时写了如下代码：

dataframe = pd.DataFrame(data=data, columns=fields)

但触发了错误：

Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[83], line 1
----> 1 dataframe_maybe = pd.DataFrame(data=data, columns=fields)
      3 dataframe_maybe

File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.11_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python311\site-packages\pandas\core\frame.py:762, in DataFrame.__init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
    754         mgr = arrays_to_mgr(
    755             arrays,
    756             columns,
   (...)
    759             typ=manager,
    760         )
    761     else:
--> 762         mgr = ndarray_to_mgr(
    763             data,
    764             index,
    765             columns,
    766             dtype=dtype,
    767             copy=copy,
    768             typ=manager,
    769         )
    770 else:
    771     mgr = dict_to_mgr(
    772         {},
...
    418 passed = values.shape
    419 implied = (len(index), len(columns))
--> 420 raise ValueError(f"Shape of passed values is {passed}, indices imply {implied}")

ValueError: Shape of passed values is (48, 1), indices imply (48, 48)

请问我遗漏了什么？有没有更简便的实现方法？

错误原因 #

报错核心是数据形状不匹配：将list_2作为data传入时，pandas默认将其解析为48行1列的结构，但你指定了48个列名，pandas期望的是48行48列的数据，两者形状冲突导致ValueError。

简便实现方法 #

以下三种方式都能快速得到目标DataFrame：

方法1：字典推导构造 #

直接将两个列表打包成键值对，每个列对应一个单行列表：

import pandas as pd

list_1 = ["A", "B", "C", "D", "E"]
list_2 = [1, 2, 3, 4, 5]

df = pd.DataFrame({col: [val] for col, val in zip(list_1, list_2)})

方法2：二维数组转置 #

将list_2包装成二维数组（1行N列），再指定列名：

df = pd.DataFrame([list_2], columns=list_1)

方法3：Series转置构造 #

先构造Series，再转置为DataFrame：

s = pd.Series(list_2, index=list_1)
df = s.to_frame().T

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xerxes