如何用dataclass或attrs对象的可迭代对象快速构造pandas DataFrame？

当然有简便方法，无需手动遍历属性构造字典。attrs库提供的attrs.asdict()方法可快速将attrs实例转为字典，结合pandas的DataFrame构造器就能实现类似dataclass的便捷操作。

基础实现示例 #

import attrs
import pandas as pd

@attrs.define
class MyAttrsClass:
    i: int
    s: str

# 创建attrs实例列表
obj_list = [MyAttrsClass(1, "a"), MyAttrsClass(2, "b")]

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame([attrs.asdict(obj) for obj in obj_list])

更简洁的写法 #

如果觉得列表推导式稍显繁琐，也可以结合pd.DataFrame.from_records和map函数：

df = pd.DataFrame.from_records(map(attrs.asdict, obj_list))

上述两种方式生成的DataFrame结构与dataclass示例完全一致，包含i和s两列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VaNa