在保存数据类型时，请从列表中创建PANDAS DATAFRAME

Question

我是与python一起使用pandas的新手。我正在从以下列表中创建一个新的数据框架：

countries = ['Russian Fed.', 'Norway', 'Canada', 'United States',
             'Netherlands', 'Germany', 'Switzerland', 'Belarus',
             'Austria', 'France', 'Poland', 'China', 'Korea', 
             'Sweden', 'Czech Republic', 'Slovenia', 'Japan',
             'Finland', 'Great Britain', 'Ukraine', 'Slovakia',
             'Italy', 'Latvia', 'Australia', 'Croatia', 'Kazakhstan']
gold = [13, 11, 10, 9, 8, 8, 6, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
silver = [11, 5, 10, 7, 7, 6, 3, 0, 8, 4, 1, 4, 3, 7, 4, 2, 4, 3, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 0]
bronze = [9, 10, 5, 12, 9, 5, 2, 1, 5, 7, 1, 2, 2, 6, 2, 4, 3, 1, 2, 1, 0, 6, 2, 1, 0, 1]

我拥有的是：

a = np.array( [a, g, s, b] ).T
labels = ['countries', 'gold', 'silver', 'bronze']
df = pd.DataFrame.from_records(a, columns = labels) 

它有效，但最后3列以字符串而不是ints出现。有没有更好的方法来构建数据框，而最后3列则是在创建数据框后不必将其转换为INT的，而将它们转换为INT？谢谢

Answer 1

您可以从词典中构造数据框，其中值是列表和键是标签/列：

df = pd.DataFrame({'countries': countries, 'gold': gold, 'silver': silver, 'bronze':bronze})
df.dtypes
#bronze        int64
#countries    object
#gold          int64
#silver        int64
#dtype: object