如何将Python元组转换为DataFrame

2024-01-15 20:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python 中的 List 有一个任意对象的集合。Tuple有一个有序的对象集合。图元是用小括号 (( )) 而不是方括号 ([ ]) 来表示项目的。与列表不同，图元是不可变的。Pandas DataFrame是一个二维的、大小可变的、异质的表格数据结构，包含行和列。

Python元组到DataFrame

要将 Python 元组转换为DataFrame，使用pd.DataFrame()构造函数，它接受一个元组作为参数，并返回一个DataFrame 。DataFrame需要行和列，我们可以手动提供列名，但是我们需要数据来创建行。

为了创建行，我们将使用图元的列表，因此我们将从图元中创建一个DataFrame。

import pandas as pd data = [('Facebook', 750, True), ('Alphabet', 1100, True), ('Amazon', 1700, True), ('Apple', 2100, False), ('Microsoft', 1750, False)] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies']) print(df) 输出 Name M-cap Internet Companies 0 Facebook 750 True 1 Alphabet 1100 True 2 Amazon 1700 True 3 Apple 2100 False 4 Microsoft 1750 False

首先，我们导入了Pandas模块，然后定义了一个图元列表，然后把这个图元列表传递给DataFrame构造函数，除了列，它还返回了DataFrame。

使用from_records()方法来创建一个DataFrame

Pandas from_records()是一个库方法，可以从结构化的ndarray、图元、字典或DataFrame创建一个DataFrame对象。

import pandas as pd data = [('Facebook', 750, True), ('Alphabet', 1100, True), ('Amazon', 1700, True), ('Apple', 2100, False), ('Microsoft', 1750, False)] df = pd.DataFrame.from_records( data, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies']) print(df) 输出 Name M-cap Internet Companies 0 Facebook 750 True 1 Alphabet 1100 True 2 Amazon 1700 True 3 Apple 2100 False 4 Microsoft 1750 False

在这个例子中，我们使用pandas的**from_records()**方法并传递数据和列，它返回DataFrame。

将Python的元组转换为DataFrame

要在Python中把一个图元的图元转换成DataFrame，要把一个图元的图元转换成一个图元的列表，使用DataFrame构造函数把图元的列表转换成DataFrame。

import pandas as pd data = (('Facebook', 750, True), ('Alphabet', 1100, True), ('Amazon', 1700, True), ('Apple', 2100, False), ('Microsoft', 1750, False)) dataList = list(data) df = pd.DataFrame( dataList, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies']) print(df) 输出 Name M-cap Internet Companies 0 Facebook 750 True 1 Alphabet 1100 True 2 Amazon 1700 True 3 Apple 2100 False 4 Microsoft 1750 False

我们就得到了准确的DataFrame。将列表转换为 DataFrame 是一个简单的任务，所以如果我们以某种方式将任何数据类型转换为列表，从列表中创建一个 DataFrame 将是很简单的。

这就是将 Python Tuple 转换为 DataFrame 的过程。

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