相关疑难解决方法(0)

我有一个类似于下面的元组列表:

[(date1, ticker1, value1),(date1, ticker1, value2),(date1, ticker1, value3)]

我想将其转换为一个数据帧index=date1,columns=ticker1和values = values.做这个的最好方式是什么？

编辑:

我的最终目标是使用datetimeindex创建一个DataFrame,其datetimeindex等于date1,其值在标有"ticker"的列中:

df = pd.DataFrame(tuples, index=date1)

现在,使用以下内容生成元组:

tuples=list(zip(*prc_path))

其中prc_path是一个带形状的numpy.ndarray(1000,1)

我继承了以Stata .dta格式保存的数据文件.我可以用scikits.statsmodels genfromdta()函数加载它.这将我的数据放入一维NumPy数组中,其中每个条目都是一行数据,存储在24元组中.

In [2]: st_time = time.time(); initialload = sm.iolib.genfromdta("/home/myfile.dta"); ed_time = time.time(); print (ed_time - st_time)
666.523324013

In [3]: type(initialload)
Out[3]: numpy.ndarray

In [4]: initialload.shape
Out[4]: (4809584,)

In [5]: initialload[0]
Out[5]: (19901130.0, 289.0, 1990.0, 12.0, 19901231.0, 18.0, 40301000.0, 'GB', 18242.0, -2.368063, 1.0, 1.7783716290878204, 4379.355, 66.17669677734375, -999.0, -999.0, -0.60000002, -999.0, -999.0, -999.0, -999.0, -999.0, 0.2, 371.0)

我很好奇是否有一种有效的方法将其安排到Pandas DataFrame中.根据我的阅读,逐行构建DataFrame看起来效率很低......但我的选择是什么？

我写了一个非常慢的第一遍,它只是将每个元组作为单行DataFrame读取并附加它.只是想知道是否还有其他更好的东西.

ordered_list = [ "Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun"]

wb = Workbook('dem.xlsx')
ws = wb.add_worksheet("New Sheet")

first_row=0
for header in ordered_list:
     col=ordered_list.index(header)
     ws.write(first_row,col,header)
col=1
for j in po:
    row=ordered_list.index(j[0])
    ws.write(col,row,j[1])
    col+=1
wb.close()

我有列表 po = [('Mon', 6421), ('Tue', 6412), ('Wed', 12416), ('Thu', 23483), ('Fri', 8978), ('Sat' , 7657), ('Sun', 6555)]。我必须在 Excel 表中打印此列表，例如

mon 6421
Tue  6412
wed  12416
 '''
 '''
Sun  6555

但我越来越像这样。谁能帮我解决这个问题。

   Mon  Tue Wed Thu Fri Sat Sun
  6421                      
       6412                 
           12416                
               23483            
                    8978        
                       7657 
                           6555