如何从namedtuple实例列表创建pandas DataFrame（带有索引或多索引）？

简单的例子：

from collections import namedtuple
import pandas

Price = namedtuple('Price', 'ticker date price')
a = Price('GE', '2010-01-01', 30.00)
b = Price('GE', '2010-01-02', 31.00)
l = [a, b]
df = pandas.DataFrame.from_records(l, index='ticker')
Traceback (most recent call last)
...
KeyError: 'ticker'

更难的例子：

df2 = pandas.DataFrame.from_records(l, index=['ticker', 'date'])
df2

         0           1   2
ticker  GE  2010-01-01  30
date    GE  2010-01-02  31

现在它认为['ticker', 'date']是索引本身，而不是我想用作索引的列。

有没有办法做到这一点而不诉诸中间 numpy ndarray 或使用set_index事后？

要从命名元组中获取系列，您可以使用_fields属性：

In [11]: pd.Series(a, a._fields)
Out[11]:
ticker            GE
date      2010-01-01
price             30
dtype: object

同样，您可以像这样创建一个 DataFrame：

In [12]: df = pd.DataFrame(l, columns=l[0]._fields)

In [13]: df
Out[13]:
  ticker        date  price
0     GE  2010-01-01     30
1     GE  2010-01-02     31

你必须set_index http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.set_index.html事后，但你可以这样做inplace:

In [14]: df.set_index(['ticker', 'date'], inplace=True)

In [15]: df
Out[15]:
                   price
ticker date
GE     2010-01-01     30
       2010-01-02     31