這個問題在這里已經有了答案：
![python - 如何將行值串列和列名串列與python pandas結合起來？[復制]](https://img.uj5u.com/2022/04/28/a3dc0f48cca8468b9c2a123455e7e2d6.png)
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您可以np.array從串列中創建并在之后使用以下方式對其進行重塑.reshape：
df = pd.DataFrame(np.array(data).reshape((-1, len(columns))), columns=columns)
print(df)
印刷：
Name Age City Score
0 jack 34 Sydney 155
1 Riti 31 Delhi 177.5
2 Aadi 16 Mumbai 81
3 Mohit 31 Delhi 167
4 Veena 12 Delhi 144
5 Shaunak 35 Mumbai 135
6 Shaun 35 Colombo 111
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您可以使用data[0::4]從第一個開始data[1::4]選擇每 4 個專案，從第 2 個開始選擇每 4 個專案，依此類推。然后，將它們放入一個陣列并將dict zip與該陣列和列一起使用，并將其傳遞給pd.DataFrame：
df = pd.DataFrame(dict(zip(columns, [data[0::4], data[1::4], data[2::4], data[3::4]])))
輸出：
>>> df
Name Age City Score
0 jack 34 Sydney 155.0
1 Riti 31 Delhi 177.5
2 Aadi 16 Mumbai 81.0
3 Mohit 31 Delhi 167.0
4 Veena 12 Delhi 144.0
5 Shaunak 35 Mumbai 135.0
6 Shaun 35 Colombo 111.0
uj5u.com熱心網友回復：
import pandas as pd
data = ['jack', 34, 'Sydney', 155, 'Riti', 31, 'Delhi', 177.5, 'Aadi', 16, 'Mumbai', 81, 'Mohit', 31, 'Delhi', 167,
'Veena', 12, 'Delhi', 144, 'Shaunak', 35, 'Mumbai', 135, 'Shaun', 35, 'Colombo', 111]
columns = ['Name', 'Age', 'City', 'Score']
nnn = []
for i in range(0, len(data), 4):
nnn.append(data[i:i 4])
df = pd.DataFrame(nnn, columns=columns)
輸出
Name Age City Score
0 jack 34 Sydney 155.0
1 Riti 31 Delhi 177.5
2 Aadi 16 Mumbai 81.0
3 Mohit 31 Delhi 167.0
4 Veena 12 Delhi 144.0
5 Shaunak 35 Mumbai 135.0
6 Shaun 35 Colombo 111.0
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