pandas.DataFrame.from_records#

метод класса DataFrame.from_records(данные, index=None, exclude=None, столбцы=None, coerce_float=False, nrows=None)[источник]#

Преобразование структурированного или записного ndarray в DataFrame.

Создает объект DataFrame из структурированного ndarray, последовательности кортежей или словарей, или DataFrame.

Параметры:

данныеструктурированный ndarray, последовательность кортежей или словарей, или DataFrame: Структурированные входные данные.

Устарело с версии 2.1.0: Передача DataFrame устарела.
indexstr, список полей, array-like: Поле массива для использования в качестве индекса, или конкретный набор входных меток для использования.
excludeпоследовательность, по умолчанию None: Столбцы или поля для исключения.
столбцыпоследовательность, по умолчанию None: Имена столбцов для использования. Если переданные данные не имеют связанных с ними имён, этот аргумент предоставляет имена для столбцов. В противном случае этот аргумент указывает порядок столбцов в результате (любые имена, не найденные в данных, станут полностью-NA столбцами).
coerce_floatbool, по умолчанию False: Попытка преобразовать значения объектов, не являющихся строками или числами (например, decimal.Decimal), в числа с плавающей точкой, полезно для наборов результатов SQL.
nrowsint, по умолчанию None: Количество строк для чтения, если данные являются итератором.

Возвращает:

DataFrame

Смотрите также

DataFrame.from_dict: DataFrame из словаря массивоподобных объектов или словарей.
DataFrame: Создание объекта DataFrame с помощью конструктора.

Примеры

Данные могут быть предоставлены в виде структурированного ndarray:

>>> 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 в виде списка 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 в виде списка 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