Генерация pandas dataframe из массива Python

Question

Я работаю над проектом с использованием Python (3.6), в котором у меня есть массив штатов США, и я хочу сгенерировать фрейм данных с именем столбца state из этого массива.

Вотмассив штатов США:

['NE', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'ID', 'ID', 'ID', `'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'DE', 'DE', 'NY', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'NY', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'WD', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'ID', 'NY', 'ID', 'WD', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'LA', 'LA', 'DE', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'DE', 'LA', 'ID', 'LA', 'DE', 'LA', 'LA', 'ID', 'DE', 'LA', 'OK', 'OK', 'LA', 'LA', 'ID', 'WD', 'WD', 'LA', 'ID', 'LA', 'OK', 'OK', 'OK', 'LA', 'ID', 'ID', 'OK', 'ID', 'LA', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'OK', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'OK', 'ID', 'WD', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'OK', 'DE', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'LA', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'LA', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'WD', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'SD', 'NE', 'NY', 'NE', 'NE', 'NE', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NY', 'OK', 'NY', 'OK', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'WD', 'OK', 'CO', 'OK', 'OK', 'OK', 'OK', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'CO', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'LA', 'ID', 'WD', 'ID\n', 'WD', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'WD', 'ID', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'SD', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'WD', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'WD', 'DE', 'DE', 'WD', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'WD', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'DE', 'DE', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'DE', 'ID', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'OK', 'LA', 'ID', 'OK', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'ID', 'OK', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'OK', 'WD', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'DE', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'SD', 'NY', 'NY', 'SD', 'NE', 'WD', 'NY', 'NE', 'OK', 'SD', 'NE', 'NE', 'NY', 'NE', 'OK', 'OK', 'NE', 'ID', 'NE', 'LA', 'LA', 'LA', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'WD', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'LA', 'OK', 'OK', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'OK', 'OK', 'OK', 'OK', 'OK', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'WD', 'ID\n', 'LA', 'ID', 'ID', 'WD', 'NY', 'LA', 'ID\n', 'ID\n', 'LA', 'LA', 'ID', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'DE', 'DE', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'WD', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'WD', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'ID', 'WD', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'DE', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'DE', 'DE', 'LA', 'LA', 'DE', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'ID', 'LA', 'OK', 'OK', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'ID', 'OK', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'OK', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'OK', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'OK', 'WD', 'WD', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'OK', 'WD', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'OK', 'NY', 'NE', 'NY', 'NY', 'NE', 'NE', 'NE', 'NY', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'LA', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'ID', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'WD', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'UT', 'UT', 'OK', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'OK', 'OK', 'WD', 'OK', 'OK', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'NY', 'LA', 'ID\n', 'WD', 'WD', 'WD', 'ID\n', 'WD', 'LA', 'ID', 'NY', 'WD', 'SD', 'WD', 'WD', 'ID\n', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'SD', 'DE', 'DE', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'WD', 'NY', 'ID', 'WD', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'LA', 'DE', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'DE', 'ID', 'DE', 'LA', 'LA', 'DE', 'OK', 'ID', 'LA', 'ID', 'ID', 'ID', 'OK', 'LA', 'WD', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'ID', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'ID', 'ID', 'LA', 'WD', 'LA', 'ID', 'WD', 'ID', 'LA', 'WD', 'OK', 'ID', 'LA', 'ID', 'DE', 'OK', 'OK', 'LA', 'OK', 'LA', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'WD', 'WD', 'NY', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'SD', 'NY', 'SD', 'NE', 'SD', 'NE', 'NY', 'NE', 'CO', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'NE', 'NE', 'NE', 'UT', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'LA', 'NE', 'NE', 'OK', 'OK', 'OK', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'NE', 'LA', 'LA', 'LA', 'OK', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'UT', 'OK', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'WD', 'WD', 'LA', 'WD', 'WD', 'LA', 'WD', 'ID', 'LA', 'ID', 'WD', 'LA', 'WD', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'ID', 'SD', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'WD', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'ID', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'WD', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'ID', 'NY', 'NY', 'NY', 'ID', 'ID', 'ID', 'WD', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'WD', 'NY', 'DE', 'NY', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'DE', 'DE', 'DE', 'NY', 'DE', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'DE', 'ID', 'DE', 'DE', 'LA', 'LA', 'OK', 'ID', 'OK', 'LA', 'LA', 'ID', 'WD', 'ID', 'LA', 'OK', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'ID', 'OK', 'OK', 'OK', 'LA', 'ID', 'ID', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'ID', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'ID', 'WD', 'LA', 'ID', 'ID', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'DE', 'LA', 'LA', 'LA', 'DE', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'LA', 'WD', 'LA', 'LA', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'NY', 'WD', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'NY', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'NY', 'OK', 'NY', 'OK', 'CO', 'OK', 'OK', 'NE', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'LA', 'NE', 'NE','WD', 'WD', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'CO', 'WD', 'ID\n', 'ID', 'NY', 'SD', 'LA', 'LA', 'LA', 'NY', 'NY', 'LA', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD', 'WD']`

Проблема: Как я могу сгенерировать фрейм данных панды из этого массива, потому что мне нужно вычислить процент каждого состояния в этом массиве, как я могудостичь этого?

Заранее спасибо!

Answer 1

Вроде как value_counts + normalize

pd.DataFrame({'State':l}).State.value_counts(normalize=True)
Out[893]: 
WD      0.206635
NY      0.186256
LA      0.178199
ID      0.160190
DE      0.075829
CO      0.074882
NE      0.063033
OK      0.035071
UT      0.010427
SD      0.005687
ID\n    0.003791
Name: State, dtype: float64

Answer 2

Это относительно просто, pandas читает словарь как столбцы, поэтому вы можете сделать это:

df = pd.DataFrame({'state': your_array})

Чтобы использовать панд для подсчета ваших состояний:

df['state'].value_counts()
# output:

WD      436
NY      393
LA      376
ID      338
DE      160
CO      158
NE      133
OK       74
UT       22
SD       12
ID\n      8

Тем не менее, потенциально лучший способ сделать это без панд может быть:

from collections import Counter
d = Counter(your_array)
percents = {k: float(v)/len(l) * 100 for k, v in d.items()}

Результат:

{'CO': 7.488151658767772,
 'DE': 7.5829383886255926,
 'ID': 16.018957345971565,
 'ID\n': 0.37914691943127965,
 'LA': 17.819905213270143,
 'NE': 6.303317535545023,
 'NY': 18.62559241706161,
 'OK': 3.5071090047393367,
 'SD': 0.5687203791469194,
 'UT': 1.042654028436019,
 'WD': 20.66350710900474}