提取數據，並創建新的表

Question

我試圖在大熊貓建立一個2×24表與下面的以下數據：

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小時一月的一天數據和二月的第二個小括號。 我期待結構2X24表（沒有「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 

我發現了什麼挑戰性的剝離（.strip），分割，並將數據複製到一個新的數據幀結構。我經常在網上的數據框中找到12個子括號（每月一個）的原始結構。 我包含d.iloc[0,2]，因爲我打算使用for循環將函數應用於第2列中的所有元素。 謝謝你寶貴的幫助。

Answer 1

我認爲你可以使用DataFrame.from_records與應用str.strip：由dt.strftime有個名字產生

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] 

更通用的解決方案：

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]