如何将带有索引的选定列转换为熊猫中的元组列表答案

【问题标题】：How to convert selected column with index to a list of tuples in pandas如何将带有索引的选定列转换为熊猫中的元组列表
【发布时间】：2020-08-17 21:02:17
【问题描述】：

给定下面的数据框：

df = pd.DataFrame([{'Name': 'Chris', 'Item Purchased': 'Sponge', 'Cost': 22.50},
                   {'Name': 'Kevyn', 'Item Purchased': 'Kitty Litter', 'Cost': 2.50},
                   {'Name': 'Filip', 'Item Purchased': 'Spoon', 'Cost': 5.00}],
                  index=['Store 1', 'Store 1', 'Store 2'])

如何编写脚本以产生以下输出：

[('Store 1', 22.5), ('Store 1', 2.5), ('Store 2', 5.0)]

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Pandas convert dataframe to array of tuples。有几种解决方案也可以处理数据帧的子集。
您想汇总每个商店的所有成本，还是只是转置数据框？（如果数据框有 2 行 store1，输出应该有 store1 2 次还是只有一次？我建议您更具体地说明您期望执行的转换，因为输出可以通过多种方式实现。跨度>

标签： python pandas

【解决方案1】：

我们可以zip

list(zip(df.index,df.Cost))
[('Store 1', 22.5), ('Store 1', 2.5), ('Store 2', 5.0)]

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以使用items:

list(df['Cost'].items())
#df['Cost'].to_dict().items()

[('Store 1', 22.5), ('Store 1', 2.5), ('Store 2', 5.0)]

【讨论】：

【解决方案3】：

你也可以使用itertuples，因为你有一个索引集。

list(df[['Cost']].itertuples(name=None))
[('Store 1', 22.5), ('Store 1', 2.5), ('Store 2', 5.0)]

【讨论】：