pandas Python：创建数据框架，其中值与列名匹配

gab6jxml 于 2023-03-28 发布在 Python

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我想把两个列表放在一个dataframe中。
我的第一个列表包含各种日期。

my_dates = ['20/12/2024', '31/08/2022', '19/08/2022', '21/06/2024']

第二个列表是包含各种股票名称和日期的列表的列表。

my_stocks = [
    ["AAPL", ['20/12/2024', '31/08/2022']],
    ["MSFT", ['20/12/2024', '31/08/2022', '21/06/2024']], 
    ["TSLA", []], 
    ["META", ['20/12/2024', '31/08/2022', '19/08/2022', '21/06/2024']]
]

我想把这两个列表放在一个dataframe中，其中：

标题/列名是my_dates的值
每行的第一个值是股票名称
如果“单元格”的值等于列名，则该值为日期

	2024年12月20日	2022年8月31日	2022年8月19日	2024年6月21日
AAPL语言	2024年12月20日	2022年8月31日
MSFT	2024年12月20日	2022年8月31日		2024年6月21日
传输层协议
meta	2024年12月20日	2022年8月31日	2022年8月19日	2024年6月21日

我想到了一些东西

new = []

for elem in my_stocks:
    new.append(elem)

df = pd.DataFrame(new)

df = pd.concat([df[0],df[1].apply(pd.Series)],axis=1)

print(df)

但这不包括标题，并且日期与标题不匹配。
正如你所看到的，我是Python的新手，任何帮助都非常感谢！
非常感谢Mika

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/72805694/python-create-dataframe-where-values-match-the-column-names

2条答案

按热度按时间

r7s23pms1#

这里是一个方法，创建每个股票作为它自己的pandas系列，然后使用pd.concat使它们成为一个dataframe.然后使用my_dates选择要使用的日期，并将表转置以匹配您所需的输出

import pandas as pd

my_dates = ['20/12/2024', '31/08/2022', '19/08/2022', '21/06/2024']
my_stocks = [["AAPL", ['20/12/2024', '31/08/2022']],["MSFT", ['20/12/2024', '31/08/2022', '21/06/2024']], ["TSLA", []], ["META", ['20/12/2024', '31/08/2022', '19/08/2022', '21/06/2024']]]

stock_df = pd.concat((pd.Series(ds, ds, name=n, dtype='object') for n,ds in my_stocks), axis=1)
stock_df = stock_df.loc[my_dates]

stock_df = stock_df.T
print(stock_df)

赞(0）回复(0）举报 2023-03-28

628mspwn2#

通常在这种情况下，最好使用纯python将数据转换为正确的格式，然后使用处理后的数据创建DataFrame。它使您的代码更简单，更具可读性，并且通常比使用基于pandas的解决方案更有效。

import pandas as pd
import numpy as np 

my_dates = ['20/12/2024', '31/08/2022', '19/08/2022', '21/06/2024']

my_stocks = [
    ["AAPL", ['20/12/2024', '31/08/2022']],
    ["MSFT", ['20/12/2024', '31/08/2022', '21/06/2024']], 
    ["TSLA", []], 
    ["META", ['20/12/2024', '31/08/2022', '19/08/2022', '21/06/2024']]
]

stocks, data = zip(*my_stocks)

data = [[date if date in row else np.nan 
         for date in my_dates] 
         for row in data]

df = pd.DataFrame(data, index=stocks, columns=my_dates)

输出：

>>> df

      20/12/2024  31/08/2022  19/08/2022  21/06/2024
AAPL  20/12/2024  31/08/2022         NaN         NaN
MSFT  20/12/2024  31/08/2022         NaN  21/06/2024
TSLA         NaN         NaN         NaN         NaN
META  20/12/2024  31/08/2022  19/08/2022  21/06/2024

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