Tạo DataFrame cho gấu trúc từ danh sách các bộ giá trị (hàng, cột, giá trị)

Tôi có một danh sách các bộ giá trị như

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

và tôi muốn đặt chúng vào một DataFrame gấu trúc với các hàng được đặt tên bởi cột đầu tiên và các cột được đặt tên bởi cột thứ hai. Có vẻ như cách chăm sóc tên hàng là một cái gì đó giống như pandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data])nhưng làm thế nào để tôi chăm sóc các cột để có được ma trận 2x2 (đầu ra từ tập trước là 3x4)? Có cách nào thông minh hơn để chăm sóc các nhãn hàng, thay vì bỏ qua chúng một cách rõ ràng không?

CHỈNH SỬA Có vẻ như tôi sẽ cần 2 DataFrame - một cho giá trị trung bình và một cho độ lệch chuẩn, có đúng không? Hoặc tôi có thể lưu trữ danh sách các giá trị trong mỗi "ô" không?

Bạn có thể xoay DataFrame của mình sau khi tạo:

>>> 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

Tôi gửi rằng tốt hơn là để dữ liệu của bạn xếp chồng lên nhau như sau:

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'])

Sau đó, nó trực quan hơn một chút để nói

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

Bằng cách này, có nghĩa là bạn đang tìm cách định hình lại các giá trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn. Trong khi đó, chỉ sử dụng pivot, nó hoàn toàn dựa trên quy ước cột về thực thể ngữ nghĩa mà bạn đang định hình lại.

Đây là những gì tôi mong đợi sẽ thấy khi tôi đặt câu hỏi này:

#!/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)

cho

         a  b  c  d
India    1  2  3  4
France   5  6  7  8
England  9  0  1  2
Germany  3  4  5  6