如何将FastAPI中的Pydantic模型转换为Pandas DataFrame？

wbrvyc0a 于 2023-01-07 发布在其他

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我正在尝试将Pydantic模型转换为Pandas DataFrame，但是我遇到了各种错误。
下面是代码：

from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import pickle
import sklearn
import pandas as pd
import numpy as np

class Userdata(BaseModel):
  current_res_month_dec: Optional[int] = 0
  current_res_month_nov:  Optional[int] = 0

async def return_recurrent_user_predictions_gb(user_data: Userdata):

      empty_dataframe =  pd.DataFrame([Userdata(**{
      'current_res_month_dec': user_data.current_res_month_dec,
      'current_res_month_nov': user_data.current_res_month_nov})], ignore_index=True)

这是在我的本地环境中尝试通过/docs执行时返回的DataFrame：

Response body
Download
{
  "0": {
    "0": [
      "current_res_month_dec",
      0
    ]
  },
  "1": {
    "0": [
      "current_res_month_nov",
      0
    ]
  }

但如果我用这个DataFrame来预测

model_has_afternoon = pickle.load(open('./models/model_gbclf_prob_current_product_has_afternoon.pickle', 'rb'))
result_afternoon = model_has_afternoon.predict_proba(empty_dataframe)[:, 1]

我得到这个错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

我以前试过构建自己的DataFrame，预测应该可以与DataFrame一起工作。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68771062/how-to-convert-a-pydantic-model-in-fastapi-to-a-pandas-dataframe

1条答案

按热度按时间

fivyi3re1#

首先需要使用Pydantic的dict()方法将Pydantic模型转换为字典。注意，其他方法，如Python的dict()函数和.__dict__属性，已被发现比Pydantic的dict()方法更快但是，由于您使用的是Pydantic模型，因此最好使用Pydantic的dict()方法，然后将字典传递给pandas.DataFrame()（用方括号括起来）;例如pd.DataFrame([data.dict()])。如this answer中所述，当需要将传递的dict的键设置为 columns，将值设置为 rows 时，可以使用此方法。如果需要指定不同的方向，也可以使用pandas.DataFrame.from_dict()。

工作示例

from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd

app = FastAPI()

class Userdata(BaseModel):
  col1: Optional[int] = 0
  col2:  Optional[int] = 0
  col3:  str = "foo"

@app.post('/submit')
def submit_data(data: Userdata):
    df = pd.DataFrame([data.dict()])
    return "Success"

如何将FastAPI中的Pydantic模型转换为Pandas DataFrame？

1条答案

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