Блог

Главная - Вопросы по программированию - Данные, манипулирующие одним фреймом данных в другой с использованием циклов и словарей for

Данные, манипулирующие одним фреймом данных в другой с использованием циклов и словарей for

#python #dataframe #dictionary #for-loop

Вопрос:

У меня есть набор данных, который мне нужно переформатировать, чтобы я мог построить график и работать с ним дальше. Это своего рода действие транспонирования, но я изо всех сил стараюсь не перезаписывать данные в новом фрейме данных. Я разобрал заголовки с помощью словарей, и он правильно отображает поля из исходного df в новый выходной df. Это просто перезапись первой записи, а не добавление нового имени POLY/POLY_NAME

Входной кадр данных: введите описание изображения здесь

Выходной кадр данных:

введите описание изображения здесь

Ниже приведен мой код до сих пор:

 import pandas as pd
fractions = {"A": 1.35, "B": 1.40, "C": 1.45}
quality = {"POLY_NAME":"POLY", "AS":"Ash", "CV":"CV","FC":"FC","MS":"Moist","TS":"Tots","VM":"Vols","YL":"Yield"}

frac = list(fractions.values())
headers = list(quality.values())
df = pd.DataFrame(columns=headers, index=frac)

wash_dic = {'POLY_NAME': {0: 'Asset 1', 1: 'Asset 2', 2: 'Asset 3'},
 'RD': {0: 1.63, 1: 1.63, 2: 1.57},
 'SEAMTH': {0: 3.02, 1: 3.02, 2: 3.37},
 'AAS': {0: 7.76, 1: 7.34, 2: 7.24},
 'ACV': {0: 28.98, 1: 29.18, 2: 29.27},
 'AFC': {0: 54.95, 1: 53.55, 2: 52.38},
 'AMS': {0: 4.22, 1: 4.26, 2: 4.63},
 'ATS': {0: 0.97, 1: 1.09, 2: 1.23},
 'AVM': {0: 33.07, 1: 34.85, 2: 35.75},
 'AYL': {0: 0.4, 1: 0.95, 2: 0.75},
 'BAS': {0: 9.28, 1: 9.27, 2: 9.58},
 'BCV': {0: 28.17, 1: 28.33, 2: 28.09},
 'BFC': {0: 56.21, 1: 54.39, 2: 52.11},
 'BMS': {0: 4.25, 1: 4.25, 2: 4.61},
 'BTS': {0: 0.84, 1: 1.01, 2: 1.22},
 'BVM': {0: 30.25, 1: 32.08, 2: 33.7},
 'BYL': {0: 3.11, 1: 5.44, 2: 4.36},
 'CAS': {0: 11.01, 1: 10.96, 2: 11.25},
 'CCV': {0: 27.31, 1: 27.53, 2: 27.39},
 'CFC': {0: 58.09, 1: 56.0, 2: 53.43},
 'CMS': {0: 4.41, 1: 4.38, 2: 4.62},
 'CTS': {0: 0.63, 1: 0.83, 2: 0.98},
 'CVM': {0: 26.5, 1: 28.66, 2: 30.71},
 'CYL': {0: 13.45, 1: 16.11, 2: 12.94}}

wash = pd.DataFrame(wash_dic)
wash

for label, content in wash.items(): 
    print('fraction:', fractions.get(label[0]), ' quality:', quality.get(label[-2:]))
    for c in content:
        try:
            df.loc[fractions.get(label[0]), quality.get(label[-2:])] = c
        except:
            pass

Я попытался добавить еще один цикл for, но в настоящее время логика ускользает от меня.

Требуемый результат в виде словаря

 outcome = {'Unnamed: 0': {0: 1.35,
  1: 1.4,
  2: 1.45,
  3: 1.35,
  4: 1.4,
  5: 1.45,
  6: 1.35,
  7: 1.4,
  8: 1.45},
 'POLY': {0: 'Asset 1',
  1: 'Asset 1',
  2: 'Asset 1',
  3: 'Asset 2',
  4: 'Asset 2',
  5: 'Asset 2',
  6: 'Asset 3',
  7: 'Asset 3',
  8: 'Asset 3'},
 'Ash': {0: 7.76,
  1: 9.28,
  2: 11.01,
  3: 7.34,
  4: 9.27,
  5: 10.96,
  6: 7.24,
  7: 9.58,
  8: 11.25},
 'CV': {0: 28.98,
  1: 28.17,
  2: 27.31,
  3: 29.18,
  4: 28.33,
  5: 27.53,
  6: 29.27,
  7: 28.09,
  8: 27.39},
 'FC': {0: 54.95,
  1: 56.21,
  2: 58.09,
  3: 53.55,
  4: 54.39,
  5: 56.0,
  6: 52.38,
  7: 52.11,
  8: 53.43},
 'Moist': {0: 4.22,
  1: 4.25,
  2: 4.41,
  3: 4.26,
  4: 4.25,
  5: 4.38,
  6: 4.63,
  7: 4.61,
  8: 4.62},
 'Tots': {0: 0.97,
  1: 0.84,
  2: 0.63,
  3: 1.09,
  4: 1.01,
  5: 0.83,
  6: 1.23,
  7: 1.22,
  8: 0.98},
 'Vols': {0: 33.07,
  1: 30.25,
  2: 26.5,
  3: 34.85,
  4: 32.08,
  5: 28.66,
  6: 35.75,
  7: 33.7,
  8: 30.71},
 'Yiels': {0: 0.4,
  1: 3.11,
  2: 13.45,
  3: 0.95,
  4: 5.44,
  5: 16.11,
  6: 0.75,
  7: 4.36,
  8: 12.94}}

С уважением

Комментарии:

1. Не могли бы вы опубликовать ожидаемый результат вашего сценария?

2. пожалуйста, ознакомьтесь с кодом обновления

Ответ №1:

Я решил дублировать/перезаписывать значения, сначала сгруппировав исходный DF wash, а затем в цикле for и данные каждого цикла в пустой DF, а в конце цикла добавьте его в окончательный DF. Просто для аккуратности я сделал столбец индекса обычным столбцом и переупорядочил столбцы.

 groups = wash.groupby("POLY_NAME")
df_final = pd.DataFrame(columns=headers)

for name, group in groups:
    df = pd.DataFrame(columns=headers)
    for label, content in group.items():
        if quality.get(label[-2:]) in headers:
            #print(label)
            #print(name)
            #print(label, content)
            for c in content:
                try:
                    df.loc[fractions.get(label[0]), "POLY"] = name
                    df.loc[fractions.get(label[0]), quality.get(label[-2:])] = c
                    #print('Poly:', name, ' fraction:', fractions.get(label[0]), ' quality:', quality.get(label[-2:]))
                except:
                    pass
    df_final = df_final.append(df)
df_final = df_final.reset_index().rename({'index':'FLOAT'}, axis = 'columns')
df_final = df_final.reindex(columns=["POLY","FLOAT","Ash","CV","FC","Moist","Tots","Vols","Yield"])

Возможно, это не самый аккуратный или быстрый метод, но он дает требуемые результаты.

Метки: ,