从(行，列，值)的元组列表构造熊猫数据帧

Question

我有一个元组列表，比如

data = [
('r1', 'c1', avg11, stdev11),
('r1', 'c2', avg12, stdev12),
('r2', 'c1', avg21, stdev21),
('r2', 'c2', avg22, stdev22)
]

我想将它们放入熊猫数据帧中，其中行由第一列命名，列由第二列命名。似乎处理行名的方法类似于pandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data])但是我如何处理列以获得 2x2 矩阵（前一组的输出是 3x4）？有没有一种更智能的方法来处理行标签，而不是明确省略它们？

编辑 似乎我需要 2 个数据帧 - 一个用于平均值，一个用于标准偏差，这是正确的吗？或者我可以在每个"单元格"中存储值列表吗？

Answer 1

您可以在创建以下内容后透视数据帧：

>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.pivot(index=0, columns=1, values=2)
# avg DataFrame
1      c1     c2
0               
r1  avg11  avg12
r2  avg21  avg22
>>> df.pivot(index=0, columns=1, values=3)
# stdev DataFrame
1        c1       c2
0                   
r1  stdev11  stdev12
r2  stdev21  stdev22

Answer 2

我认为最好

保持原样堆叠：

df = pandas.DataFrame(data, columns=['R_Number', 'C_Number', 'Avg', 'Std'])
# Possibly also this if these can always be the indexes:
# df = df.set_index(['R_Number', 'C_Number'])

然后说起来更直观一点

df.set_index(['R_Number', 'C_Number']).Avg.unstack(level=1)

这样就隐含着您正在寻求重塑平均值或标准差。然而，仅使用 pivot ，它纯粹基于列约定，即您正在重塑的语义实体。

Answer 3

这是我在

回答这个问题时期望看到的：

#!/usr/bin/env python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([(1, 2, 3, 4),
                   (5, 6, 7, 8),
                   (9, 0, 1, 2),
                   (3, 4, 5, 6)],
                  columns=list('abcd'),
                  index=['India', 'France', 'England', 'Germany'])
print(df)

给

         a  b  c  d
India    1  2  3  4
France   5  6  7  8
England  9  0  1  2
Germany  3  4  5  6