从（row，col，values）元组列表构造pandas DataFrame

Question

我有一个元组列表，例如

data = [
('r1', 'c1', avg11, stdev11),
('r1', 'c2', avg12, stdev12),
('r2', 'c1', avg21, stdev21),
('r2', 'c2', avg22, stdev22)
]

我想将它们放入一个熊猫数据框，其中第一行命名为行，第二列命名为列。看来，处理行名称的方法类似，pandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data])但如何处理列以获得2x2矩阵（前一组的输出为3x4）？是否还有一种更智能的方式来处理行标签，而不是显式地忽略它们？

编辑 似乎我将需要2个数据框-一个用于平均值，一个用于标准差，对吗？还是可以在每个“单元格”中存储值列表？

Answer 1

您可以在创建后旋转DataFrame：

>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.pivot(index=0, columns=1, values=2)
# avg DataFrame
1      c1     c2
0               
r1  avg11  avg12
r2  avg21  avg22
>>> df.pivot(index=0, columns=1, values=3)
# stdev DataFrame
1        c1       c2
0                   
r1  stdev11  stdev12
r2  stdev21  stdev22