将数据框转换为元组，然后在 Python Pandas 中转换回数据框答案

【问题标题】：Convert dataframe to tuple and then back into dataframe in Python Pandas将数据框转换为元组，然后在 Python Pandas 中转换回数据框
【发布时间】：2017-02-19 03:47:04
【问题描述】：

我希望使用以下方法从元组列表中获取数据帧：

tuples = tuple(df.itertuples(index=False))
#do some code, passing out df
ls = [(tup._fields, pd.Series(tup).to_frame()) for tup in tuples]

获取命名元组的方法是 tup._fields。

我想按原样重新创建数据框，但我不能这样做 pythonic-ly。

如何将此列表合并为一个完整的数据框，并以 tup._fields 作为列标题？

我试过了：

ls = [pd.Series(tup).loc[0] for tup in tuples]
df=pd.DataFrame({tup._fields: ls})

这假设我在变量 tup 中只有一行系列，但这不适用于更大的 dfs。

【问题讨论】：

在文档 tup._fields 中找到了这个，所以修改原始问题。

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

为什么要提取tup._fields 行？您可以使用NamedTuple 列表转换回来。

考虑这个例子：

df = pd.DataFrame({'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
       'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])})

tuples = tuple(df.itertuples(index=False))

df2 = pd.DataFrame(list(tuples))

df2.head()

#>    one  two
#> 0  1.0  1.0
#> 1  2.0  2.0
#> 2  3.0  3.0
#> 3  NaN  4.0

【讨论】：