다음과 같은 튜플 목록이 있습니다.
data = [
('r1', 'c1', avg11, stdev11),
('r1', 'c2', avg12, stdev12),
('r2', 'c1', avg21, stdev21),
('r2', 'c2', avg22, stdev22)
]
첫 번째 열에 이름이 지정된 행과 두 번째 열에 이름이 지정된 열이있는 팬더 데이터 프레임에 넣고 싶습니다. 행 이름 pandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data])을 처리하는 방법은 비슷 하지만 2x2 행렬을 얻기 위해 열을 어떻게 처리합니까 (이전 세트의 출력은 3x4)? 행 레이블을 명시 적으로 생략하는 대신 처리하는 더 지능적인 방법이 있습니까?
편집 2 개의 DataFrame이 필요한 것 같습니다. 하나는 평균 용이고 다른 하나는 표준 편차 용입니다. 맞습니까? 아니면 각 "셀"에 값 목록을 저장할 수 있습니까?
답변:
다음을 만든 후 DataFrame을 피벗 할 수 있습니다.
>>> 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
0이름과 열은 1매우 아름다운하지 않습니다 ...
데이터를 그대로 쌓아 두는 것이 좋습니다.
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'])
그런 다음 말하는 것이 조금 더 직관적입니다.
df.set_index(['R_Number', 'C_Number']).Avg.unstack(level=1)
이런 식으로 평균 또는 표준 편차를 재구성하려는 것이 암시 적입니다. 반면을 사용 pivot하는 것은 순전히 어떤 의미 엔티티인지에 대한 열 규칙을 기반으로합니다.
[R_Number, C_Number]할 수 있습니다 df.ix[('r1','c2')]. 또는 둘 다 일반 열로두고 논리적 인덱싱을 사용할 수 있습니다.df[(df.R_Number == 'r1') & (df.C_Number == 'c2')]
pivot는 화면에 멋지게 인쇄하거나 HTML, LaTeX 또는 .csv 등으로 멋지게 내보낼 수 있도록 일부 테이블의 서식을 지정할 때입니다. 프레젠테이션이나 기사 제출에 들어갈 표의 형식을 지정하는 것과 같습니다. 그렇지 않으면 데이터를 효율적으로 조작하는 한, 가능한 경우 (데이터베이스 테이블의 키와 같은) 다중 인덱스가되거나 적어도 반복되는 열이되도록하여 효율적인 인덱싱 및 조인 등을 수행 할 수 있습니다.하지만 그렇게하지 않습니다. 그들 자신의 기둥으로 날려 버리고 싶어요.
이 질문에 왔을 때 예상했던 것입니다.
#!/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)
준다
a b c d
India 1 2 3 4
France 5 6 7 8
England 9 0 1 2
Germany 3 4 5 6