Python numpy，recarray：转换dict'；是去np.recarray吗？

有哪些方法可以将松散耦合的词典列表转换为

np.recarray

（其中

将numpy导入为np

）

我环顾了一下这里，但也就是说，看到了一些数据结构已经很好的东西

我在这里原型化了一个简单的方法：

---

谢谢大家!

@DSM在我准备完整答案时击败了我。但是是的，它已经存在了。只需使用

Pandas

（作为

pd

导入）将其转换为

DataFrame

，然后将其转换为

recarray

In [8]:

print pd.DataFrame(raw)
   age             extra has_money   name
0   45               NaN      True  Billy
1   32  Something wicked     False  Tommy
2   31               NaN      True     Al
In [9]:

pd.DataFrame(raw).to_records()
Out[9]:
rec.array([(0, 45, nan, True, 'Billy'),
       (1, 32, 'Something wicked', False, 'Tommy'),
       (2, 31, nan, True, 'Al')], 
      dtype=[('index', '<i8'), ('age', '<i8'), ('extra', 'O'), ('has_money', '?'), ('name', 'O')])

[8]中的

打印pd.数据帧（原始）
额外年龄有你的名字吗
0.45南真比利
1 32一些邪恶的假汤米
2 31南真艾尔
在[9]中：
pd.DataFrame（原始）.to_记录（）
出[9]：
rec.array（[（0,45，nan，True，'Billy'），
（1，32，“邪恶的东西”，假的，“汤米”），
（2，31，nan，True，'Al'），
根据我的经验，当人们使用
recarray
时，他们通常最好使用
DataFrames
；你可以简单地编写
df=pd.DataFrames（raw）
，然后你可以使用
df.to_records（）
获得等效的recarray。（
pandas
使用
NaN
表示使用
None
时缺少的值，但是
.fillna（）
可以更改。）