Способы преобразования кортежа в DataFrame в Python

Чтобы преобразовать кортеж в DataFrame в Python, вы можете использовать конструктор pd.DataFrame(), который принимает кортеж в качестве аргумента и возвращает DataFrame.

Пример

import pandas as pd

data = [('Facebook', 750, True),
('Alphabet', 1100, True),
('Amazon', 1700, True),
('Apple', 2100, False),
('Microsoft', 1750, False)]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies'])

print(df)

import pandas as pd

data = [('Facebook', 750, True),

('Alphabet', 1100, True),

('Amazon', 1700, True),

('Apple', 2100, False),

('Microsoft', 1750, False)]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies'])

print(df)

Выход

    Name     M-cap    Internet Companies
0  Facebook  750          True
1  Alphabet  1100         True
2  Amazon    1700         True
3  Apple     2100         False
4  Microsoft 1750         False

Name M-cap Internet Companies

0 Facebook 750 True

1 Alphabet 1100 True

2 Amazon 1700 True

3 Apple 2100 False

4 Microsoft 1750 False

Сначала мы импортировали модуль Pandas, затем определили список кортежей, а затем передали этот список кортежей конструктору DataFrame в дополнение к столбцам, и он вернул DataFrame.

Использование метода from_records() для создания DataFrame

Pandas from_records() — это библиотечный метод, который создает объект DataFrame из структурированного ndarray, кортежей, словарей или DataFrame.

import pandas as pd

data = [('Facebook', 750, True),
('Alphabet', 1100, True),
('Amazon', 1700, True),
('Apple', 2100, False),
('Microsoft', 1750, False)]

df = pd.DataFrame.from_records(
       data, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies'])
print(df)

import pandas as pd

data = [('Facebook', 750, True),

('Alphabet', 1100, True),

('Amazon', 1700, True),

('Apple', 2100, False),

('Microsoft', 1750, False)]

df = pd.DataFrame.from_records(

data, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies'])

print(df)

Выход

    Name       M-cap   Internet Companies
0   Facebook   750        True
1   Alphabet   1100       True
2   Amazon     1700       True
3   Apple      2100       False
4   Microsoft  1750       False

Name M-cap Internet Companies

0 Facebook 750 True

1 Alphabet 1100 True

2 Amazon 1700 True

3 Apple 2100 False

4 Microsoft 1750 False

В этом примере мы используем метод Pandas from_records() и передаем данные и столбцы, и он возвращает DataFrame.

Преобразование кортежа кортежей в DataFrame

Чтобы преобразовать кортеж кортежей в DataFrame в Python, преобразуйте его в список кортежей и используйте конструктор DataFrame для преобразования списка кортежей в DataFrame.

import pandas as pd

data =(('Facebook', 750, True),
('Alphabet', 1100, True),
('Amazon', 1700, True),
('Apple', 2100, False),
('Microsoft', 1750, False))

dataList = list(data)

df = pd.DataFrame(
      dataList, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies'])
print(df)

import pandas as pd

data =(('Facebook', 750, True),

('Alphabet', 1100, True),

('Amazon', 1700, True),

('Apple', 2100, False),

('Microsoft', 1750, False))

dataList = list(data)

df = pd.DataFrame(

dataList, columns=['Name', 'M-cap', 'Internet Companies'])

print(df)

Выход

     Name     M-cap   Internet Companies
0   Facebook  750       True
1   Alphabet  1100      True
2   Amazon    1700      True
3   Apple     2100      False
4   Microsoft 1750      False

Name M-cap Internet Companies

0 Facebook 750 True

1 Alphabet 1100 True

2 Amazon 1700 True

3 Apple 2100 False

4 Microsoft 1750 False

И мы получаем точный DataFrame. Преобразование списка в DataFrame — простая задача, поэтому, если мы каким-то образом преобразуем любой тип данных в список, будет понятно, как создать DataFrame из списка.