pandas.DataFrame.from_records

classmethodDataFrame.from_records(data, index=None, exclude=None, columns=None, coerce_float=False, nrows=None)[source]

Преобразование структурированного или записянного массива NumPy в DataFrame.

Создаёт объект DataFrame из структурированного массива NumPy, последовательности кортежей или словарей, или DataFrame.

Параметры

data: структурированный массив NumPy, последовательность кортежей или словарей, или DataFrame

Структурированные входные данные.

index: строка, список полей, последовательность

Поле массива, используемое в качестве индекса; альтернативно, конкретный набор входных меток.

exclude: последовательность, по умолчанию None

Столбцы или поля для исключения.

columns: последовательность, по умолчанию None

Имена столбцов для использования. Если переданные данные не имеют имен, связанных с ними, этот аргумент предоставляет имена столбцов. В противном случае этот аргумент указывает порядок столбцов в результате (любые имена, не найденные в данных, станут столбцами со значениями NaN).

coerce_float: bool, по умолчанию False

Попытка преобразовать значения нестроковых, нечисловых объектов (например, decimal.Decimal) в числа с плавающей точкой, полезно для наборов результатов SQL.

nrows: целое число, по умолчанию None

Количество строк для чтения, если данные являются итератором.

Возвращает

DataFrame

См. также

DataFrame.from_dict

DataFrame из словаря массивоподобных или словарей.

DataFrame

Объект DataFrame, созданный с помощью конструктора.

Примеры

Данные могут быть предоставлены как структурированный массив NumPy:

>>> data = np.array([(3, 'a'), (2, 'b'), (1, 'c'), (0, 'd')],
...                 dtype=[('col_1', 'i4'), ('col_2', 'U1')])
>>> pd.DataFrame.from_records(data)
   col_1 col_2
0      3     a
1      2     b
2      1     c
3      0     d

Данные могут быть предоставлены как список словарей:

>>> data = [{'col_1': 3, 'col_2': 'a'},
...         {'col_1': 2, 'col_2': 'b'},
...         {'col_1': 1, 'col_2': 'c'},
...         {'col_1': 0, 'col_2': 'd'}]
>>> pd.DataFrame.from_records(data)
   col_1 col_2
0      3     a
1      2     b
2      1     c
3      0     d

Данные могут быть предоставлены как список кортежей с соответствующими столбцами:

>>> data = [(3, 'a'), (2, 'b'), (1, 'c'), (0, 'd')]
>>> pd.DataFrame.from_records(data, columns=['col_1', 'col_2'])
   col_1 col_2
0      3     a
1      2     b
2      1     c
3      0     d