如何将 Panda 类型的数据转换为 Panda.Dataframe？

Question

我有一个类型为 Panda 的对象，并且 print(object) 给出以下输出

            print(type(recomen_total))
            print(recomen_total)

输出是

<class 'pandas.core.frame.Pandas'>

Pandas(Index=12, instrument_1='XXXXXX', instrument_2='XXXX', trade_strategy='XXX', earliest_timestamp='2016-08-02T10:00:00+0530', latest_timestamp='2016-08-02T10:00:00+0530', xy_signal_count=1)

我想在 pd.DataFrame 中转换这个对象，我该怎么做？

我也尝试了 pd.DataFrame(object), from_dict ，它们抛出错误

Answer 1

有趣的是，它不会直接转换为数据帧，而是转换为系列。一旦将其转换为系列，请使用系列的 to_frame 方法将其转换为 DataFrame

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]},
                      index=['a', 'b'])

for row in df.itertuples():
    print(pd.Series(row).to_frame())

希望这可以帮助！！

编辑

如果您想保存列名称，请使用 _asdict() 方法，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]},
                      index=['a', 'b'])

for row in df.itertuples():
    d = dict(row._asdict())
    print(pd.Series(d).to_frame())

Output:
         0
Index    a
col1     1
col2   0.1
         0
Index    b
col1     2
col2   0.2