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Accepted
Rhys
Asked: 2024-08-08 18:54:18 +0800 CST

带有行和列标题的 DataFrame 列表

  • 772

我需要将列表（包括标题）转换为数据框。

如果我直接使用 执行此操作pl.DataFrame(list)，则会创建标题并将所有内容保存为字符串。此外，表格被转置，这样列表中的第一个元素将成为数据框中的第一列。

输入列表。

[
    ['Earnings estimate', 'Current qtr. (Jun 2024)', 'Next qtr. (Sep 2024)', 'Current year (2024)', 'Next year (2025)'],
    ['No. of analysts', '13', '11', '26', '26'],
    ['Avg. Estimate', '1.52', '1.62', '6.27', '7.23'],
    ['Low estimate', '1.36', '1.3', '5.02', '5.88'],
    ['High estimate', '1.61', '1.74', '6.66', '8.56'],
    ['Year ago EPS', '1.76', '1.36', '5.74', '6.27'],
]

预期输出。

预期输出

python

3 个回答

  1. Best Answer

    您可以明确定义orient=以防止转置：

    pl.DataFrame(data[1:], orient="row", schema=data[0])

    shape: (5, 5)
┌───────────────────┬─────────────────────────┬──────────────────────┬─────────────────────┬──────────────────┐
│ Earnings estimate ┆ Current qtr. (Jun 2024) ┆ Next qtr. (Sep 2024) ┆ Current year (2024) ┆ Next year (2025) │
│ ---               ┆ ---                     ┆ ---                  ┆ ---                 ┆ ---              │
│ str               ┆ str                     ┆ str                  ┆ str                 ┆ str              │
╞═══════════════════╪═════════════════════════╪══════════════════════╪═════════════════════╪══════════════════╡
│ No. of analysts   ┆ 13                      ┆ 11                   ┆ 26                  ┆ 26               │
│ Avg. Estimate     ┆ 1.52                    ┆ 1.62                 ┆ 6.27                ┆ 7.23             │
│ Low estimate      ┆ 1.36                    ┆ 1.3                  ┆ 5.02                ┆ 5.88             │
│ High estimate     ┆ 1.61                    ┆ 1.74                 ┆ 6.66                ┆ 8.56             │
│ Year ago EPS      ┆ 1.76                    ┆ 1.36                 ┆ 5.74                ┆ 6.27             │
└───────────────────┴─────────────────────────┴──────────────────────┴─────────────────────┴──────────────────┘
    • 2

  2. 为了完整性，Polars 还具有用于类似记录的数据的构造函数：polars.from_records，您也可以在此处使用它。

    import polars as pl

data = [
    ['Earnings estimate',  'Current qtr.',  'Next qtr.'],
    ['No. of analysts',    '13',            '11',      ],
    ['Avg. Estimate',      '1.52',          '1.62',    ],
    ['Low estimate',       '1.36',          '1.3',     ],
    ['High estimate',      '1.61',          '1.74',    ],
    ['Year ago EPS',       '1.76',          '1.36',    ],
]

df = pl.from_records(data[1:], schema=data[0])
print(df)
# shape: (5, 3)
# ┌───────────────────┬──────────────┬───────────┐
# │ Earnings estimate ┆ Current qtr. ┆ Next qtr. │
# │ ---               ┆ ---          ┆ ---       │
# │ str               ┆ str          ┆ str       │
# ╞═══════════════════╪══════════════╪═══════════╡
# │ No. of analysts   ┆ 13           ┆ 11        │
# │ Avg. Estimate     ┆ 1.52         ┆ 1.62      │
# │ Low estimate      ┆ 1.36         ┆ 1.3       │
# │ High estimate     ┆ 1.61         ┆ 1.74      │
# │ Year ago EPS      ┆ 1.76         ┆ 1.36      │
# └───────────────────┴──────────────┴───────────┘
    • 2

  3. DataFrame构造函数有一个参数orient：

    orient ：{'col', 'row'}，默认 None 是否将二维数据解释为列或行。如果为 None，则通过匹配列和数据维度来推断方向。如果这不能产生确切结果，则使用列方向。

    因此，在您的情况下，col使用了方向，但您可以手动将其设置为row：

    pl.DataFrame(data[1:], schema=data[0], orient="row")

    shape: (5, 5)
┌───────────────────┬─────────────────────────┬──────────────────────┬─────────────────────┬──────────────────┐
│ Earnings estimate ┆ Current qtr. (Jun 2024) ┆ Next qtr. (Sep 2024) ┆ Current year (2024) ┆ Next year (2025) │
│ ---               ┆ ---                     ┆ ---                  ┆ ---                 ┆ ---              │
│ str               ┆ str                     ┆ str                  ┆ str                 ┆ str              │
╞═══════════════════╪═════════════════════════╪══════════════════════╪═════════════════════╪══════════════════╡
│ No. of analysts   ┆ 13                      ┆ 11                   ┆ 26                  ┆ 26               │
│ Avg. Estimate     ┆ 1.52                    ┆ 1.62                 ┆ 6.27                ┆ 7.23             │
│ Low estimate      ┆ 1.36                    ┆ 1.3                  ┆ 5.02                ┆ 5.88             │
│ High estimate     ┆ 1.61                    ┆ 1.74                 ┆ 6.66                ┆ 8.56             │
│ Year ago EPS      ┆ 1.76                    ┆ 1.36                 ┆ 5.74                ┆ 6.27             │
└───────────────────┴─────────────────────────┴──────────────────────┴─────────────────────┴──────────────────┘
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