私はのようなタプルのリストを持っています
data = [
('r1', 'c1', avg11, stdev11),
('r1', 'c2', avg12, stdev12),
('r2', 'c1', avg21, stdev21),
('r2', 'c2', avg22, stdev22)
]
そして、最初の列で名前が付けられた行と2番目の列で名前が付けられた列を持つパンダDataFrameにそれらを配置したいと思います。行名を処理するpandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data])方法は次のようなもののようですが、2x2行列（前のセットからの出力は3x4）を取得するために列を処理するにはどうすればよいですか？行ラベルを明示的に省略するのではなく、行ラベルを処理するよりインテリジェントな方法はありますか？
編集2つのDataFrameが必要になるようです-1つは平均用、もう1つは標準偏差用ですが、それは正しいですか？または、各「セル」に値のリストを保存できますか？
回答:
以下を作成した後、DataFrameをピボットできます。
>>> 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
0名を持つと列は1非常に美しいではありません...
データはそのままにしておく方がよいと思います。
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'])
次に、言うのはもう少し直感的です
df.set_index(['R_Number', 'C_Number']).Avg.unstack(level=1)
このように、平均または標準偏差を再形成しようとしていることは暗黙のうちにあります。一方、を使用するだけでpivot、再形成するセマンティックエンティティに関する列の規則に純粋に基づいています。
[R_Number, C_Number]次のことができますdf.ix[('r1','c2')]。それとも、通常の列としてそれらの両方を残して、論理的なインデックスを使用することができますdf[(df.R_Number == 'r1') & (df.C_Number == 'c2')]
pivot、画面に適切に印刷されるように、またはHTML、LaTeX、.csvなどに適切にエクスポートされるようにテーブルをフォーマットする場合です。プレゼンテーションや記事の提出に使用されるテーブルをフォーマットするようなものです。それ以外の場合は、データを効率的に操作する限り、可能な場合はマルチインデックス（データベーステーブルへのキーなど）にするか、少なくとも繰り返し列にして、効率的なインデックス作成や結合などを行う必要があります。ただし、そうではありません。それらを独自の列に吹き飛ばしたい。
これは私がこの質問に来たときに私が見ることを期待したものです：
#!/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)
与える
a b c d
India 1 2 3 4
France 5 6 7 8
England 9 0 1 2
Germany 3 4 5 6