Python：如何将水平数据点列表转换为垂直数据框？答案

【问题标题】：Python: How to convert horizontal list of data points into vertical dataframe?Python：如何将水平数据点列表转换为垂直数据框？
【发布时间】：2021-08-10 01:15:18
【问题描述】：

我有一个变量，它是数据点 (x, y) 的水平列表。如何转换：

[(6493.16, 3.12), (5575.26, 2.76), (5571.83, 14.73), (7202.88, 3.08), (7569.92, 4.01), (7289.38, 10.24)]

到这里：

6493.16, 3.12
5575.26, 2.76
5571.83, 14.73
7202.88, 3.08
7569.92, 4.01
7289.38, 10.24

这样我可以将所有 y 值存储在一个单独的变量中，然后取所有 y 值的平均值吗？

【问题讨论】：

你的意思是熊猫数据框吗？
您可以通过列表理解获得所有 y 值：y_vals = [x[1] for x in datapoints]
是的，任何类型的变量都可以让我隔离 y 值，然后计算 y 值的平均值。
您可以使用原始列表来做到这一点，您不需要其他类型的变量。
您评论中的 x 是什么？ x 会是存储所有这些点的变量吗？

标签： python list dataframe average

【解决方案1】：

只需将其分配给变量，然后使用pandas.DataFrame

import pandas as pd

x = [(6493.16, 3.12), (5575.26, 2.76), (5571.83, 14.73), (7202.88, 3.08), (7569.92, 4.01), (7289.38, 10.24)]
df = pd.DataFrame(x)

【讨论】：

【解决方案2】：

您的列表只是一个 6x2 矩阵。

使用 numpy 从矩阵中获取第二列。

import numpy as np

A = np.array([(6493.16, 3.12), (5575.26, 2.76), (5571.83, 14.73), (7202.88, 3.08), (7569.92, 4.01), (7289.38, 10.24)])

#to get n-th column from matrix A, where n=0,1,2,.. use: A[:, n]
#in your case:
y = A[:, 1]

#and you can applay mean on this column
avg = np.mean(y)

【讨论】：