Чтобы преобразовать текстовые данные в DataFrame Pandas, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько подходов:

1. Создание вручную. DataFrame можно создать вручную, указав имена и значения столбцов в виде списков или массивов.

import pandas as pd
data = {
    'Text': ['Hello', 'How are you?', 'I am fine.'],
    'Category': ['Greeting', 'Question', 'Statement']
}
df = pd.DataFrame(data)

2. Чтение из файла. Если ваши текстовые данные хранятся в файле (например, CSV, Excel, JSON), вы можете использовать программы чтения файлов Pandas для загрузки данных в DataFrame.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

3. Преобразование из списка. Если ваши текстовые данные представлены в формате списка, вы можете напрямую преобразовать их в DataFrame.

import pandas as pd
text_data = ['Hello', 'How are you?', 'I am fine.']
df = pd.DataFrame(text_data, columns=['Text'])

4. Использование Series. Если у вас есть объект Series, содержащий текстовые данные, вы можете преобразовать его в DataFrame.

import pandas as pd
series = pd.Series(['Hello', 'How are you?', 'I am fine.'], name='Text')
df = series.to_frame()

Это всего лишь несколько примеров того, как можно преобразовать текст в DataFrame Pandas. В зависимости от вашего конкретного варианта использования и формата текстовых данных вам может потребоваться адаптировать эти методы или использовать дополнительные методы.