Построить pandas DataFrame из списка кортежей

У меня есть список кортежей типа

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

и я хотел бы поместить их в pandas DataFrame со строками, названными первым столбцом и столбцами, названными 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 заботиться о ярлыках строк, а не явно опускать их?

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

Ответ 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

Ответ 2

Я утверждаю, что лучше оставить ваши данные сложными, как есть:

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 немного интуитивно сказать

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

Таким образом, подразумевается, что вы пытаетесь изменить средние значения или стандартные отклонения. Принимая во внимание, что просто используя pivot, это чисто основано на согласии с столбцом относительно того, какой семантический объект он переделывает.

Ответ 3

Это то, что я ожидал увидеть, когда я пришел к этому вопросу:

#!/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