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lista de tuplas

Tenho a seguinte lista de tuplas:

lista
[('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
 ('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
 ('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
 ('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
 ('Fevereiro', 37801786.08, 38394544.7, 26, 209227.7),
 ('Fevereiro', 37801786.08, 38394544.7, 26, 209227.7)]

Como posso converter essa lista de tupla em um dataframe como a seguir?

MesValor 1Valor2Valor3Valor4
Janeiro37470164.2752777335.57530095.22
Janeiro37470164.2752777335.57530095.22
Janeiro37470164.2752777335.57530095.22
Janeiro37470164.2752777335.57530095.22
Fevereiro37801786.0838394544.726209227.7
Fevereiro37801786.0838394544.726209227.7
1 resposta
solução!

Oii Rogério Lima Carneiro!! Tudo bem?? Espero que sim.

É bem simples fazer essa conversão de lista de tuplas. É possível fazer com a biblioteca Pandas e antes é sempre bom dá uma olhada na documentação do pandas: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html

Para essa solução faça o seguinte:

import pandas as pd

# Crie sua lista

lista = [('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
            ('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
            ('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
            ('Janeiro', 37470164.27, 52777335.57, 5, 30095.22),
            ('Fevereiro', 37801786.08, 38394544.7, 26, 209227.7),
            ('Fevereiro', 37801786.08, 38394544.7, 26, 209227.7)]

# Agora chame o método pd.DataFrame() que faz com que você crie dataframes.
# Após revisar a documentação, temos dois parâmetros importantes para essa situação: pd.DataFrame(data=None, columns=None)
# Precisaremos passar somente a fonte de dados e as colunas, os índices não serão necessário nesse caso

## ENTÃO TEMOS ##

# Nomes das colunas
colunas = ['Mês', 'Valor1', 'Valor2', 'Valor3', 'Valor4']

# Atribua o DataFrame a uma variável e passe por parâmetro a lista e a lista de colunas
tabela = pd.DataFrame(data=lista, columns=colunas)

#printe a tabela 
tabela

# Agora verificando se é um DataFrame
print(type(tabela))

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