将数据从字典移动到 pandas DataFrame

Question

我有一个字典，其中的键是两部分，一个是索引坐标，另一个是列坐标。我想使用这本字典根据这些坐标填充熊猫数据框。

例如我的字典是这样的：

final = {('BUV395', 'BUV496'): 0, ('BUV395', 'BUV563'): 0, ('BUV395', 'BUV615'): 0, ('BUV395', 'BUV661'): 0, etc...

我的函数的输入是带有原始数据的 pandas DataFrame - 只是为了给下面的代码提供上下文：

def matrix_all_pairs(df):
  dataframe = pd.DataFrame(index=range(0,len(df.index.values)),columns=range(0,len(df.index.values)))
  dataframe.columns = df.index.values
  idx = list(df.index.values)
  list_fluor = list(combinations(df.index.values, 2))
  final = {}
  for fluor in list_fluor:
    if (r2_score(df.xs(fluor[0]), df.xs(fluor[1]))) < 0:
      final[fluor] = 0
    else:
      final[fluor] = (r2_score(df.xs(fluor[0]), df.xs(fluor[1])))
  for fluor, value in list_fluor:
    x = value
    dataframe.loc(idx.index(fluor[0]), fluor[1]) = x
  dataframe.index = df.index.values
  return(dataframe)

当我尝试运行它时，它给了我“语法错误：无法分配给函数调用”的行：

    dataframe.loc(idx.index(fluor[0]), fluor[1]) = x

有没有更好的方法来做到这一点？我看到很多人说使用循环填充空 DataFrame 很麻烦，但我不确定我还能怎么做？

我不知道如何发布我的数据以供人们使用 - 我是这个网站的新手。

Answer 1

这是你要问的吗？每个元组中的第一项是“行/索引”值，第二项是“列”标题。本质上，您有一个多索引系列，您希望将其拆分为单个索引数据帧。

df = pd.DataFrame.from_dict(final, orient='index')
df[['index','column']] = df.index.values.tolist()
df = df.set_index(['index','column'])[0].unstack()

您的示例 final 字典在第一个元组元素中只有一个唯一键，因此结果将是：

column  BUV496  BUV563  BUV615  BUV661
index                                 
BUV395       0       0       0       0

另一个示例更清楚地显示二维数据帧。

final = {('BUV395', 'BUV496'): 0, ('BUV395', 'BUV563'): 0, ('BUV496', 'BUV395'): 0, ('BUV496', 'BUV563'): 0, ('BUV563', 'BUV395'): 0, ('BUV563', 'BUV496'): 0}

df = pd.DataFrame.from_dict(final, orient='index')
df[['index','column']] = df.index.values.tolist()
df = df.set_index(['index','column'])[0].unstack().rename_axis(None).rename_axis(None, axis=1)

        BUV395  BUV496  BUV563
BUV395     NaN     0.0     0.0
BUV496     0.0     NaN     0.0
BUV563     0.0     0.0     NaN