如何从pandas DataFrame中按行提取数据转换为指定嵌套元组格式

你可以通过pandas内置的行遍历方法结合类型转换完成需求，注意转换前需要先将字段转为字符串类型，避免Month列的前导零丢失。

方法1：最简洁实现（推荐） #

使用itertuples方法逐行提取数据，参数配置为不保留索引、不返回命名元组，最后整体转为元组即可：

# 先将两列转为字符串格式，保留前导零
df[["Year", "Month"]] = df[["Year", "Month"]].astype(str)
# 按行组装为目标嵌套元组
target_tuple = tuple(df.itertuples(index=False, name=None))

运行后得到的target_tuple就是你需要的(('2003', '06'), ('2003', '09'))格式。

方法2：逐行迭代实现 #

如果需要自定义行处理逻辑，也可以通过iterrows配合生成器表达式实现：

df[["Year", "Month"]] = df[["Year", "Month"]].astype(str)
target_tuple = tuple(tuple(row) for _, row in df[["Year", "Month"]].iterrows())

注意：如果你的数据集在读取时已经将Year、Month列解析为带前导零的字符串类型，可以跳过astype(str)的类型转换步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1559128