嗨,我已经生成了如下数据框:
Data mS1 nS1 mS1S2 nS1S2
KC 1 9 1 18
KN 1 9 0 19
KD 1 9 1 18
NG 0 10 2 17
现在,我想将每一行转换为一个新的2x2矩阵:第一和第三,第二和第四列
例如,对于KC:
KC 1 1
-KC 9 18
使用Data
字段中的键,创建字典或列表推导式,然后使用numpy.ndarray.reshape
。看起来还需要使用numpy.ndarray.reshape
来获得所需的输出:
order='F'
[out]
d = {i: pd.DataFrame(r.to_numpy().reshape(2, 2, order='F'),
index=[f'{i}', f'-{i}'],
columns=['A', 'B'])
for i, r in df.set_index('Data').iterrows()}
print(d['KC'])
A B
KC 1 1
-KC 9 18
[out]
l = [pd.DataFrame(r.to_numpy().reshape(2, 2, order='F'),
index=[f'{i}', f'-{i}'],
columns=['A', 'B'])
for i, r in df.set_index('Data').iterrows()]
for d in l:
print(d)
条件不明确,但是可以解决此玩具问题的方法是:
A B
KC 1 1
-KC 9 18
A B
KN 1 0
-KN 9 19
A B
KD 1 1
-KD 9 18
A B
NG 0 2
-NG 10 17
您会得到一个包含4个数据帧的字典import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'mS1':[1,1,1,0],
'nS1':[9,9,9,10],
'mS1S2':[1,0,1,2],
'nS1S2':[18,10,19,17]},
index = ['KC', 'KN', 'KD', 'NG'])
d = {}
for r in df.itertuples():
d[r[0]] = pd.DataFrame({'A':[r[1],r[3]],
'B':[r[2],r[4]]},
index = ['{}'.format(r[0]), '-{}'.format(r[0])])
d
:
d