提取数据，并创建新的表

Question

我试图在大熊猫建立一个2×24表与下面的以下数据：

d.iloc[0:2] = [[0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L], [0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L]] 

基本上，在第一子托架表示24小时一月的一天数据和二月的第二个小括号。 我期待结构2X24表（没有“L”）以下列方式：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ... 24 
Jan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 ... 0 
Feb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 ... 0 

我发现了什么挑战性的剥离（.strip），分割，并将数据复制到一个新的数据帧结构。我经常在网上的数据框中找到12个子括号（每月一个）的原始结构。 我包含d.iloc[0,2]，因为我打算使用for循环将函数应用于第2列中的所有元素。 谢谢你宝贵的帮助。

Answer 1

我认为你可以使用DataFrame.from_records与应用str.strip：由dt.strftime有个名字产生

import pandas as pd 
import numpy as np 

a = [['0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '1L', '1L', '1L', '1L', '1L', '0L', '0L', '0L', '1L', '1L', '1L', '1L', '0L', '0L', '0L'], 
    ['0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '0L', '1L', '1L', '1L', '1L', '1L', '0L', '0L', '0L', '1L', '1L', '2L', '2L', '0L', '0L', '0L']] 

idx = ['Jan','Feb'] 
df = pd.DataFrame.from_records(a, index=idx).apply(lambda x: x.str.strip('L').astype(int)) 
print (df) 
    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 \ 
Jan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 1 1 1 
Feb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 1 2 2 

    21 22 23 
Jan 0 0 0 
Feb 0 0 0 

[2 rows x 24 columns] 

更通用的解决方案：

print (pd.Series(range(1,len(a) + 1))) 
0 1 
1 2 
dtype: int32 

idx = pd.to_datetime(pd.Series(range(1,len(a) + 1)), format='%m').dt.strftime('%b') 
0 Jan 
1 Feb 
dtype: object 

df = pd.DataFrame.from_records(a, index=idx).apply(lambda x: x.str.strip('L').astype(int)) 
print (df) 
    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 \ 
Jan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 1 1 1 
Feb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 1 2 2 

    21 22 23 
Jan 0 0 0 
Feb 0 0 0 

如果需要split值第一：

b = [['0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L'], 
    ['0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L']] 

idx = pd.to_datetime(pd.Series(range(1,len(a) + 1)), format='%m').dt.strftime('%b') 

df1 = pd.DataFrame.from_records(b, index=idx) 
     .iloc[:,0] 
     .str.split(', ', expand=True) 
     .replace({'L':''}, regex=True) 
     .astype(int) 
print (df1) 

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 \ 
Jan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 1 1 1 
Feb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 1 1 2 2 

    21 22 23 
Jan 0 0 0 
Feb 0 0 0 

[2 rows x 24 columns]