转换清单 - 其中元组的第一个元素是列名

Question

我有一个元组列表，格式为：

tuples = [('a',1,10,15),('b',11,0,3),('c',7,19,2)] # etc. 

我希望将数据存储在与格式的DataFrame：

 a  b  c  ... 

0  1  11  7  ... 
1  10  0  19 ... 
2  15  3  2  ... 

其中元组的第一个元素是我希望成为列名称的地方。

我明白，如果我能实现我想要的运行：

df = pd.DataFrame(tuples) 
df = df.T 
df.columns = df.iloc[0] 
df = df[1:] 

但在我看来，像它应该比这更简单。这是解决这个问题的更pythonic方式吗？

Answer 1

这里有一种方法

In [151]: pd.DataFrame({x[0]:x[1:] for x in tuples}) 
Out[151]: 
    a b c 
0 1 11 7 
1 10 0 19 
2 15 3 2 

Answer 2

您可以使用字典解析，如：

pd.DataFrame({k:v for k,*v in tuples}) 

在 python-3.x

，或者：

pd.DataFrame({t[0]: t[1:] for t in tuples}) 

在 python-2.7

。

其产生：

>>> pd.DataFrame({k:v for k,*v in tuples}) 
    a b c 
0 1 11 7 
1 10 0 19 
2 15 3 2 

的列将被按字母顺序排序。

如果你想列像原来的内容进行排序，你可以使用columns参数：

pd.DataFrame({k:v for k,*v in tuples},columns=[k for k,*_ in tuples])

再次python-3.x

，或者python-2.7：

pd.DataFrame({t[0]: t[1:] for t in tuples},columns=[t[0] for t in tuples])

我们可以将其缩短为：

from operator import itemgetter 

pd.DataFrame({t[0]: t[1:] for t in tuples},columns=map(itemgetter(0),tuples))