如何通过data参数传入列表创建多列pandas DataFrame？

你遇到的报错是因为pandas解析嵌套列表格式的data参数时，默认将每个子列表识别为一行数据，你的原始data是按列存储的结构，直接传入会出现行列维度不匹配的问题，两种常用的原生实现方式如下：

• 方法1：用zip(*data)转置列表结构
  zip(*data)可以直接将按列存储的嵌套列表转换为pandas默认的行存储结构，无需后续转置操作，示例代码：

import pandas as pd

# 按列存储的原始数据：第一个子列表是col1的值，第二个是col2的值
data = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']]
df = pd.DataFrame(
    data=zip(*data),
    index=list('ABC'),
    columns=['col1', 'col2']
)

• 方法2：用numpy数组转置
  如果你的数据已经用numpy存储，直接调用数组的.T属性转置后传入即可：

import pandas as pd
import numpy as np

data = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']]
df = pd.DataFrame(
    data=np.array(data).T,
    index=list('ABC'),
    columns=['col1', 'col2']
)

以上两种方式构造出的DataFrame完全符合需求，shape为(3,2)，列数据与你传入的子列表一一对应。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rabinzel