从元组列表到数据框答案

【问题标题】：From tuple's list to dataframes从元组列表到数据框
【发布时间】：2022-01-04 23:17:11
【问题描述】：

所以我有一个关于创建这些类型列表的数据框的问题。我正在使用类似于上述示例的数据集（尽管要大得多）。

data = [("A", (1, 2, 3)), ("B", (5, 7, 9)), ("C", (2, 4, 6))]

我试图让它看起来像这样的数据框：

我已经探索过

pd.DataFrame()

但它似乎不起作用。有什么建议吗？

【问题讨论】：

先将列表转换为字典：pd.DataFrame(dict(data))

标签： python pandas list dataframe

【解决方案1】：

这可能不是最有效的方法，但您可以将数据转换为 dict，然后再转换为 DataFrame。

import pandas as pd

data = [("A", (1, 2, 3)), ("B", (5, 7, 9)), ("C", (2, 4, 6))]

# convert to dictionary then to dataframe
df = pd.DataFrame(dict(data))

【讨论】：

我在想字典，太好了，谢谢。

【解决方案2】：

您可以将数据转换为pd.DataFrame，然后使用set_index 方法将索引设置为每个元组中的字母，然后转置数据框并使用explode 方法将内部元组分解为单独的行。然后使用reset_index 和rename_axis 方法得到想要的结果。

data = [("A", (1, 2, 3)), ("B", (5, 7, 9)), ("C", (2, 4, 6))]
df = pd.DataFrame(data).set_index(0).T.explode(['A','B','C']).reset_index(drop=True).rename_axis(columns={0:None})

另一种选择是使用apply(pd.Series) 并转置：

df = pd.DataFrame(data).set_index(0)[1].apply(pd.Series).T

另一种方式。您可以使用zip 将名称与数据分开并转换为pd.DataFrame：

idx, data = zip(*data)
df = pd.DataFrame(data, index=idx).T

输出：

【讨论】：