如何将 Pydantic BaseModels 列表转换为 Pandas Dataframe答案

【问题标题】：How to convert a list of Pydantic BaseModels to Pandas Dataframe如何将 Pydantic BaseModels 列表转换为 Pandas Dataframe
【发布时间】：2020-09-01 00:32:12
【问题描述】：

我似乎找不到任何将 Pydantic BaseModels 列表简单地转换为 Pandas Dataframe 的内置方法。

from pydantic import BaseModel
import pandas as pd

class SomeModel(BaseModel):
    col1: str
    col2: str

data = [SomeModel(**{'col1': 'foo', 'col2': 'bar'})] * 10
pd.DataFrame(data)

输出

>>         0            1
>> 0  (col1, foo)  (col2, bar)
>> 1  (col1, foo)  (col2, bar)
>> ...

以这种方式将列作为数据加载。一种解决方法是执行以下操作

pd.Dataframe([model.dict() for model in data])

输出

>>    col1 col2
>> 0  foo  bar
>> 1  foo  bar
>> ...

但是，对于大量数据，这种方法有点慢。有更快的方法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas pydantic

【解决方案1】：

不确定它是否更快，但FastAPI 公开了jsonable_encoder，它基本上对BaseModel 的任意嵌套结构执行相同的转换：

from fastapi.encoders import jsonable_encoder
pd.DataFrame(jsonable_encoder(data))

【讨论】：

【解决方案2】：

快速而肮脏的分析会产生以下值：

from pydantic import BaseModel
import pandas as pd
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
class SomeModel(BaseModel):
    col1: int
    col2: str

data = [SomeModel(col1=1,col2="foo"),SomeModel(col1=2,col2="bar")]*4*10**5

import cProfile

cProfile.run( 'pd.DataFrame([s.dict() for s in data])' ) # around 8.2s
cProfile.run( 'pd.DataFrame(jsonable_encoder(data))' ) # around 30.8s
cProfile.run( 'pd.DataFrame([s.__dict__ for s in data])' ) # around 1.7s
cProfile.run( 'pd.DataFrame([dict(s) for s in data])' ) # around 3s

【讨论】：