如何将元组列表转换为 pandas 数据框，以便每个元组的第一个值代表一列？答案

【问题标题】：How can I transform a list of tuples into a pandas dataframe so that the first value of each tuple represents a column?如何将元组列表转换为 pandas 数据框，以便每个元组的第一个值代表一列？
【发布时间】：2020-04-13 15:47:33
【问题描述】：

我想转换我的元组列表，以便每个元组的第一个元素代表 2 个不同的列。每个元组的第二个元素应该表示对应于 pandas df 中的列的值。

我当前的元组列表：

list_tuples = [('G', 9.8), ('B', 4.2), ('G', 9.6), ('B', 2.3), ('G',7.6), ('B', 3.1)]

期望的输出：

            G        B   
           9.8      4.2      
           9.6      2.3      
           7.6      3.1

我目前拥有的代码没有提供所需的输出：

df = pd.DataFrame(list_tuples, columns=['G', 'B'])

【问题讨论】：

标签： python pandas list nested tuples

【解决方案1】：

使用defaultdict 将元组列表转换为列表字典，然后将其传递给DataFrame 构造函数：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)
for a, b in list_tuples:
    d[a].append(b)
df = pd.DataFrame(d)
print (df)
     G    B
0  9.8  4.2
1  9.6  2.3
2  7.6  3.1

【讨论】：

【解决方案2】：

将其转换为字典，创建数据框并使用 DataFrame.drop_duplicates 和 DataFrame.bfill 清理它：

list_tuples = [('G', 9.8), ('B', 4.2), ('G', 9.6), ('B', 2.3), ('G',7.6), ('B', 3.1)]

df = (pd.DataFrame([{col1:val} for col1, val in list_tuples])
        .bfill()
        .drop_duplicates('B')
        .reset_index(drop=True)
     )

     G    B
0 9.80 4.20
1 9.60 2.30
2 7.60 3.10

【讨论】：