Jupyter Labs：將元組轉換為 PandasData Frame 時內核失效

Question

我有以下元組，我正在嘗試從中創建數據框：

testing = 
([datetime.datetime(2020, 2, 5, 0, 0),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 2, 40),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 5, 20),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 8, 0),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 10, 40),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 13, 20),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 16, 0),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 18, 40),
  datetime.datetime(2020, 2, 5, 21, 20),
  datetime.datetime(2020, 2, 6, 0, 0)],
 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

我使用這個片段來創建一個數據框：

df_testing = pd.DataFrame(testing)
df_testing.head()

但是，這會導致內核每次都死掉。 如果我只循環 1 個項目（例如，我執行 df_testing = pd.DataFrame(testing[0])），則代碼運行良好。

我對使用元組不是很熟悉，所以是否有某種類型的屬性阻止它們變成數據框？

注意：有很多代碼會生成這個“測試變量”，它只是我最終想要轉換的整體數據的一部分。 我在這里為示例填寫了一些虛擬數據。 如果可能，我寧願不修改此變量的數據類型。

另外，我正在運行 Python 3.7，以防萬一。

編輯：這是我嘗試運行我輸入的測試代碼的屏幕截圖。

Answer 1

我剛剛運行了您的確切代碼（注意您編寫了不同的變量名稱 - 測試與測試）。

更改變量名稱后，它工作得很好：

我想問題出在您的 jupyter Labs 安裝上。

Answer 2

我會用：

new_df = pd.Series(dict(zip(*test))).to_frame('name_column')
print(new_df)

或者

new_df = pd.DataFrame({'name_column':dict(zip(*test))})
print(new_df)

輸出

                     name_column
2020-02-05 00:00:00            1
2020-02-05 02:40:00            2
2020-02-05 05:20:00            3
2020-02-05 08:00:00            4
2020-02-05 10:40:00            5
2020-02-05 13:20:00            6
2020-02-05 16:00:00            7
2020-02-05 18:40:00            8
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如果要轉換列中的索引，可以使用DataFrame.reset_index

另一種選擇是DataFrame.transpose

new_df = pd.DataFrame(test,index=['Date','values']).T
print(new_df)
                 Date values
0 2020-02-05 00:00:00      1
1 2020-02-05 02:40:00      2
2 2020-02-05 05:20:00      3
3 2020-02-05 08:00:00      4
4 2020-02-05 10:40:00      5
5 2020-02-05 13:20:00      6
6 2020-02-05 16:00:00      7
7 2020-02-05 18:40:00      8
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