Python 我可以将数据帧转换为元组列表吗？

我有一个熊猫数据帧，具有以下形式的相关性：

   A     B  
D  0.78  0.49 
E  0.93  0.67

Python中是否有快速获取元组列表的方法，如： [（A，D，0.78），（A，E，0.93），（B，D，0.49），（B，E，0.67）]

提前感谢您的帮助。

用于重塑，然后将

系列

转换为

数据帧

，最后将嵌套列表转换为元组：

L = [tuple(x) for x in df.unstack().reset_index().to_numpy()]

或：

另一个想法，谢谢@datanoveler:

L = list(df.unstack().reset_index().itertuples(name=None,index=None))

---

如果需要交换订单，谢谢@Ch3steR:

L = list(df.reset_index().melt(id_vars='index').itertuples(name=None,index=None)) 
print (L)
[('D', 'A', 0.78), ('E', 'A', 0.93), ('D', 'B', 0.49), ('E', 'B', 0.67)]

试试这个

import pandas as pd
dt = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}
cols = ['a', 'b']
rows = ['d', 'e']
df = pd.DataFrame(dt, index=rows)
print(df)

    a   b
d   1   3
e   2   4



result = []
for c in cols:
    for r in rows:
        result.append((c, r, df[c][r]))
print(result)
[('a', 'd', 1), ('a', 'e', 2), ('b', 'd', 3), ('b', 'e', 4)]

---

当然，这是可能的。我会这样做：

import pandas as pd
import numpy as np

# Creating example DF
tab = pd.DataFrame(data={'A': (1,2), 'B': (3,4)})
tab.index=['C', 'D']

# Values to tuples
np.array(tab.apply(lambda x: [(x.index[i], x.name,y) for i, y in enumerate(x)])).ravel()

---

是的，你可以。请使用

df.melt

：

列表（df.reset_index（）.melt（id_vars='index'）.itertuples（name=None，index=None））

。好答案+1

import pandas as pd
dt = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}
cols = ['a', 'b']
rows = ['d', 'e']
df = pd.DataFrame(dt, index=rows)
print(df)

    a   b
d   1   3
e   2   4



result = []
for c in cols:
    for r in rows:
        result.append((c, r, df[c][r]))
print(result)
[('a', 'd', 1), ('a', 'e', 2), ('b', 'd', 3), ('b', 'e', 4)]

import pandas as pd
import numpy as np

# Creating example DF
tab = pd.DataFrame(data={'A': (1,2), 'B': (3,4)})
tab.index=['C', 'D']

# Values to tuples
np.array(tab.apply(lambda x: [(x.index[i], x.name,y) for i, y in enumerate(x)])).ravel()