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从itertools产品创建dataframe

itertools dataframe numpy pandas python

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user44840 · 技术社区 · 7 年前

我有两个清单:

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]

我想创建一个数据框架,其中 (甲、乙) 生成数据帧十我找出最大值十 ,结果输出行/列中的元素一和乙 .

df=[]

for i, j in itertools.product(a, b):
    X = do_something(i,j)  ## this is a dataframe
    x_value = X.max()
    df.append(i,j,x_value)

df=pd.DataFrame(df, columns=['a', 'b', 'x_value'])

输出数据帧的列应为一 ,行为乙 ,值为 x_值 .

4 回复 | 直到 7 年前

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pault Tanjin 7 年前

IIUC,你想知道如何从 (i, j, x) 值设置为数据帧,其中 i 对应于列, j 索引,和 x 价值:

例如,如果您有:

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
func = lambda i, j: i+j
result = [(i, j, func(i,j)) for i, j in itertools.product(a, b)]
print(result)
#[(1, 4, 5),
# (1, 5, 6),
# (1, 6, 7),
# (2, 4, 6),
# (2, 5, 7),
# (2, 6, 8),
# (3, 4, 7),
# (3, 5, 8),
# (3, 6, 9)]

将其转换为数据帧的一种方法是 collections.defaultdict :

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for i, j, x in result:
    d[i].append(x)

df = pd.DataFrame(d, index=b)
print(df)
#   1  2  3
#4  5  6  7
#5  6  7  8
#6  7  8  9

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BENY 7 年前

IIUC公司

df=pd.DataFrame(columns=a,index=b)
df.apply(lambda x : x.index+x.name)
Out[189]: 
   1  2  3
4  5  6  7
5  6  7  8
6  7  8  9

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PMende 7 年前

你可以避免使用 itertools.product 在使用numpy和广播实现相同功能的同时:

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
arr = np.array(a).reshape(-1, 1) + np.array(b).reshape(1, -1)
df = pd.DataFrame(arr, columns=a, index=b)

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hpaulj 7 年前

In [134]: a=[1,2,3]
In [135]: b=[4,5,6]

您的“索引”和值列表:

In [140]: alist = []
In [142]: for i,j in itertools.product(a,b):
     ...:     v = i*2 + j*.5
     ...:     alist.append([i,j,v])
     ...:     
In [143]: alist
Out[143]: 
[[1, 4, 4.0],
 [1, 5, 4.5],
 [1, 6, 5.0],
 [2, 4, 6.0],
 [2, 5, 6.5],
 [2, 6, 7.0],
 [3, 4, 8.0],
 [3, 5, 8.5],
 [3, 6, 9.0]]

一个3列数据框:

In [144]: df = pd.DataFrame(alist, columns=['a','b','value'])
In [145]: df
Out[145]: 
   a  b  value
0  1  4    4.0
1  1  5    4.5
2  1  6    5.0
3  2  4    6.0
4  2  5    6.5
5  2  6    7.0
6  3  4    8.0
7  3  5    8.5
8  3  6    9.0

使用相同数据生成“grid”数据帧的一种方法:

In [147]: pd.DataFrame(np.array(alist)[:,2].reshape(3,3), columns=a, index=b)
Out[147]: 
     1    2    3
4  4.0  4.5  5.0
5  6.0  6.5  7.0
6  8.0  8.5  9.0

错误映射行和列的Oops;让我们转置3x3数组:

In [149]: pd.DataFrame(np.array(alist)[:,2].reshape(3,3).T, columns=a, index=b)
Out[149]: 
     1    2    3
4  4.0  6.0  8.0
5  4.5  6.5  8.5
6  5.0  7.0  9.0

我知道 numpy 嗯;我的经验 pandas 是有限的。我相信还有其他方法可以构建这样一个框架。我的猜测是,如果您的值函数足够复杂,迭代机制将对整个运行时间产生较小的影响。简单地评估每个细胞的功能将占用大部分时间。

如果可以编写函数来获取数组,而不是标量,那么可以通过不迭代的方式轻松计算值。例如:

In [171]: I,J = np.meshgrid(b,a,indexing='ij')
In [172]: X = J*2 + I*.5
In [173]: X
Out[173]: 
array([[4. , 6. , 8. ],
       [4.5, 6.5, 8.5],
       [5. , 7. , 9. ]])
In [174]: I
Out[174]: 
array([[4, 4, 4],
       [5, 5, 5],
       [6, 6, 6]])
In [175]: J
Out[175]: 
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])