我从一些数据中读取信息,并根据这些信息创建一个dict。这些内容如下所示:
('B60_L50', '128', 'CP', 'S5', 'side', '2022-05-05_20-04-42 S101_z200'): defaultdict(<class 'dict'>, {200: 6.352113278610182}),
('B60_L50', '128', 'CP', 'S5', 'side', '2022-05-05_20-04-42 S102_z200'): defaultdict(<class 'dict'>, {200: 5.621293764849755}),
('B60_L50', '128', 'CP', 'S5', 'side', '2022-05-05_20-04-42 S103_z200'): defaultdict(<class 'dict'>, {200: 5.979359334924249}),
('B60_L50', '128', 'CP', 'S5', 'side', '2022-05-05_20-04-42 S104_z200'): defaultdict(<class 'dict'>, {200: 3.587064282376453})})
其中('B60_L50', '128', 'CP', 'S5', 'side', '2022-05-05_20-04-42 S104_z200')
是多重索引的值。{200: 6.352113278610182}
表示列名(200)和单元格的值。之前我创建了一个dataframe并逐个插入值,但是由于元素的数量太多,它需要太长时间。因此我认为从数据创建一个dict更有意义。
这就是我如何构建dataframe:
ind = pd.MultiIndex.from_product(
[coils, frequencies, polarisations, s_values, orientations, titles],
names=["Coil", "Frequency", "Polarisation", "S-Value", "Orientation", "First_Row_Element"])
df = pd.DataFrame(None, index=ind, columns=list(landmarks)) # Convert landmarks set to list
1条答案
按热度按时间wnavrhmk1#
假设您的数据可以表示为字典,您可以使用
pd.MultiIndex.from_tuples
创建MultiIndex