d = {i: pd.DataFrame(r.to_numpy().reshape(2, 2, order='F'),
index=[f'{i}', f'-{i}'],
columns=['A', 'B'])
for i, r in df.set_index('Data').iterrows()}
print(d['KC'])
[外]
A B
KC 1 1
-KC 9 18
l = [pd.DataFrame(r.to_numpy().reshape(2, 2, order='F'),
index=[f'{i}', f'-{i}'],
columns=['A', 'B'])
for i, r in df.set_index('Data').iterrows()]
for d in l:
print(d)
[外]
A B
KC 1 1
-KC 9 18
A B
KN 1 0
-KN 9 19
A B
KD 1 1
-KD 9 18
A B
NG 0 2
-NG 10 17
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'mS1':[1,1,1,0],
'nS1':[9,9,9,10],
'mS1S2':[1,0,1,2],
'nS1S2':[18,10,19,17]},
index = ['KC', 'KN', 'KD', 'NG'])
d = {}
for r in df.itertuples():
d[r[0]] = pd.DataFrame({'A':[r[1],r[3]],
'B':[r[2],r[4]]},
index = ['{}'.format(r[0]), '-{}'.format(r[0])])
d
您将得到一个包含4个数据帧的字典d:
{'KC': A B
KC 1 9
-KC 1 18,
'KN': A B
KN 1 9
-KN 0 10,
'KD': A B
KD 1 9
-KD 1 19,
'NG': A B
NG 0 10
-NG 2 17}
使用} 。看起来还需要为所需的输出使用
Data
字段中的with键创建dict或list理解,并使用^{order='F'
:[外]
[外]
标准不明确,但该玩具问题的解决方案可能是:
您将得到一个包含4个数据帧的字典
d
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