Data Frameを作成する3つの方法
データフレーム1:DickShownerリストの作成
datas = {
"name":["dss", "fcamp"],
"email":["[email protected]", "[email protected]"]
}
datas

データフレーム2:リスト内のバイナリファイルを作成する
datas = [
{"name":"dss", "email":"[email protected]"},
{"name":"fcamp", "email":"[email protected]"}
]

データフレーム3:リストの作成
df = pd.DataFrame([["dss", "[email protected]"],["fcamp", "[email protected]"]],
index = [0, 1],
columns = ["name", "email"])

Reference
この問題について(Data Frameを作成する3つの方法), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@coffiter/Data-Frame-생성-3가지-방법テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
Collection and Share based on the CC Protocol