Construct панда DataFrame из списка кортежей (строка, столбец, значение)

Question

У меня есть список кортежей, как

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

, и я хотел бы, чтобы поместить их в панде DataFrame с рядами названных в первой колонке и столбцы, названные вторым столбцом. Кажется, что способ позаботиться о именах строк - это что-то вроде pandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data]), но как мне позаботиться о столбцах, чтобы получить матрицу 2x2 (выход из предыдущего набора - 3x4)? Есть ли более разумный способ позаботиться о ярлыках строк, а не явно опускать их?

EDIT Кажется, мне понадобятся 2 DataFrames - один для средних и один для стандартных отклонений, это правильно? Или я могу сохранить список значений в каждой «ячейке»?

Answer 1

Вы можете повернуть свой DataFrame после создания:

>>> 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

Я утверждаю, что лучше оставить ваши данные сложены, как это:

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']) 

Тогда это немного более интуитивным сказать

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

Таким образом, подразумевается, что вы хотите изменить средние значения или стандартные отклонения дополнения. Принимая во внимание, что, используя pivot, это чисто основано на соглашении столбцов относительно того, какой семантический объект он переделывает.

Answer 3

Это то, что я ожидал увидеть, когда я пришел на этот вопрос:

#!/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) 

дает

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