リスト型から作成したい（pandas.DataFrame）

pd.DataFrame(list_of_lists)
pd.DataFrame(list_of_dicts)
pd.DataFrame(list, columns=[])

辞書型リストを変換したい

import random
import pandas as pd

# 100行 x 3列のデータ
# [
#    {"x": 値11, "y": 値12, "z": 値13},
#    {"x": 値21, "y": 値22, "z": 値23},
#    {"x": 値31, "y": 値32, "z": 値33},
#    {"x": 値41, "y": 値42, "z": 値43},
#    ...
# ]
samples = [{"x": random.gauss(), "y": random.randint(3, 10), "z": random.uniform(5, 20)} for i in range(100)]
data = pd.DataFrame(samples)

測定データが辞書型でまとめてある辞書型リスト（list[dict]型）は簡単にデータフレームに変換できます。 辞書のキーがカラム名になります。

ヒント

一般的に、pd.Series型／pd.DataFrame型への変換は時間がかかります。 複数のイベントを連続で処理する場合は、個々のステップの返り値は辞書型で返し、最後に変換するとよいです。

リスト型リストを変換したい

import random
import pandas as pd

# 100行 x 3列 のデータ
# [
#    [値11, 値12, 値13],
#    [値21, 値22, 値23],
#    [値31, 値32, 値33],
#    [値41, 値42, 値43],
#    ...,
# ]
samples = [[random.gauss(), random.randint(3, 10), random.uniform(5, 20)] for i in range(100)]
data = pd.DataFrame(samples, columns=["x", "y", "z"])

測定データがリスト型でまとめてあるリスト型リスト（list[list]型）は簡単にデータフレームに変換できます。 columnsオプションを使ってカラム名を変更できます。