如果不能直接处理原始输入，可以使用：

(pd.Series([x.decode('utf-8') for x in rec])
   .str.split(',', expand=True).convert_dtypes()
   .set_axis(['timestamp', 'val'], axis=1)
)

或者：

import io

pd.read_csv(io.StringIO('\n'.join([x.decode('utf-8') for x in rec])),
            header=None, names=['timestamp', 'val'])

输出：

timestamp       val
0  1674278797  14.33681
1  1674278798   6.03617
2  1674278799  12.78418

您可以在一行中完成此操作：

pd.DataFrame([x.decode().split(",") for x in rec], columns=["timestamp","val"])

返回

timestamp       val
0  1674278797  14.33681
1  1674278798   6.03617
2  1674278799  12.78418

如果您想转换列的数据类型，可以在行尾添加.astype({"timestamp": "int64", "val": "float64"})。