时间戳

首页 > 解决方案 > Python 3.x：从两个字典创建数据框

python - Python 3.x：从两个字典创建数据框

问题描述

我正在研究 Python 3.x。要实现的是：基于键合并字典并形成数据框。这将清楚：

是）我有的：

import numpy as np
import pandas as pd

d1 = {(1, "Autumn"): np.array([2.5, 4.5, 7.5, 9.5]), (1, "Spring"): np.array([10.5, 11.7, 12.3, 15.0])}
d2 = {(1, "Autumn"): np.array([10.2, 13.3, 15.7, 18.8]), (1, "Spring"): np.array([15.6, 20, 23, 27])}

我想要达到的目标：

d3 = {(1, "Autumn"): pd.DataFrame([[2.5, 10.2], [4.5, 13.3], [7.5, 15.7], [9.5, 18.8]], 
  columns = ["d1", "d2"]), (1, "Spring"): pd.DataFrame([[10.5, 15.6], [11.7, 20], 
            [12.3, 23], [15.0, 27]], columns = ["d1", "d2"])}

PS：我实际上正在研究RandomForestRegressor示例。上面的字典是训练和测试数据拆分后的我的 X 和 y 值。我想要实现的是在数据框中并排获取 X, y 以获取具有上述查询的绘图。字典的大小与两个字典中每个键的键和值的数量相同。

标签： pythonpython-3.xpandasdictionary

解决方案

由于两个字典中都存在所有键（根据您的评论），您可以遍历一个字典的键并从每个字典条目中为每个键创建一个数据框：

d3 = dict()
for k in d1.keys():
    d3[k] = pd.DataFrame(np.array([d1[k],d2[k]]).T, columns=["d1","d2"])

输出：

{(1, 'Autumn'):   
    d1    d2
 0  2.5  10.2
 1  4.5  13.3
 2  7.5  15.7
 3  9.5  18.8, 
(1, 'Spring'):    
    d1    d2
 0  10.5  15.6
 1  11.7  20.0
 2  12.3  23.0
 3  15.0  27.0}

推荐阅读