使用元组键从字典创建 MultiIndex pandas DataFrame

Posted 2023-03-11

【中文标题】使用元组键从字典创建 MultiIndex pandas DataFrame

【英文标题】：Create MultiIndex pandas DataFrame from dictionary with tuple keys

【发布时间】：2019-06-13 00:16:06

【问题描述】：

我想从 Python collections.Counter 字典高效地创建 pandas DataFrame .. 但还有一个额外的要求。

Counter 字典如下所示：

(a, b) : 5
(c, d) : 7
(a, d) : 2

那些字典键是元组，其中第一个成为行，第二个成为数据框的列。

生成的 DataFrame 应如下所示：

   b  d
a  5  2
c  0  7

对于较大的数据，我不想使用增长方法 df[a][b]= 5 等创建数据框，因为每次完成此类扩展时它都会创建新数据框的副本（我可以相信）。

也许正确的答案是通过 numpy 数组？

【参考方案1】：

将Series 与unstack 一起使用

pd.Series(d).unstack(fill_value=0)
Out[708]: 
   b  d
a  5  2
c  0  7

输入数据

d=('a', 'b') : 5,
('c', 'd') : 7,
('a', 'd') : 2

【讨论】：

好的，有趣。我没有这样做，因为我不确定它是否会形成元组索引或 MultiIndex。猜猜这也适用于最新版本。好！

感谢大家的帮助，也感谢未来的读者，此页面使堆栈/unstack 变得清晰 nikgrozev.com/2015/07/01/…

【参考方案2】：

我会使用MultiIndex.from_tuples 创建一个Series，然后使用unstack 它。

keys, values = zip(*counter.items())
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(keys)

pd.Series(values, index=idx).unstack(-1, fill_value=0)

   b  d
a  5  2
c  0  7

---

将DataFrame 构造函数与stack 一起使用：

pd.DataFrame(counter, index=[0]).stack().loc[0].T

     b    d
a  5.0  2.0
c  NaN  7.0