首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从以元组为关键字的字典中获取pandas数据帧

,可以使用pandas库的DataFrame函数和from_dict方法来实现。

首先,我们需要创建一个以元组为关键字的字典。字典的键是元组,值是对应的数据帧。例如:

代码语言:txt
复制
data_dict = {('A', 'B'): pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}),
             ('C', 'D'): pd.DataFrame({'col1': [7, 8, 9], 'col2': [10, 11, 12]})}

接下来,我们可以使用DataFrame函数的from_dict方法来从字典中获取数据帧。需要设置参数orient='index',以表示字典的键是行索引。例如:

代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict, orient='index')

这样,我们就可以得到一个包含两个数据帧的pandas数据帧df。其中,元组('A', 'B')对应的数据帧是第一行,元组('C', 'D')对应的数据帧是第二行。

关于pandas数据帧的更多信息,你可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:腾讯云-云数据库TDSQL for PostgreSQL

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

银行和童装店例,如何数据挖掘有用营销信息

在互联网世界,我们可以通过各种各样手段方法获得丰富数据,比如数据爬虫、手机采样,甚至是各种各样行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。...然后,在实际工作,我们经常会遇到有了各种个月数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利问题,这里并不会讨论法律允许之外贩卖数据问题,讨论是如果利用数据产品各种个月利润问题。...假设A公司是B公司提供数据分析乙方公司,B公司是一家通信领域运营商,B公司拥有一大批数据,这些数据主要包括手机号码、对应手机号码访问网址和时间、以及经纬度,那么数据分析公司A公司如何通过上面的数据让童装店以及银行各自获利呢...,可以准确知道对方常去哪些网站,比如是常去电商网站、母婴类网站,还是新闻类网站,这对于做渠道来说非常重要; 通过时间字段,可以知道对方去做某事情频率,也可以分解早中晚、周末工作日、节假日等内容; 二...通过以上分析,其实,我并不认识存在太多数据不够用问题,很多人缺更多是对数据和业务形态思考,这才是作为一个分析基本能力了。

93720

创建DataFrame:10种方式任你选!

微信公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Peter DataFrame数据创建 在上一篇文章已经介绍过pandas两种重要类型数据结构:Series类型和DataFrame类型,以及详细讲解了如何创建...把 orient 参数设置 'index', 即可把字典键作为行标签。...(DataFrame)是pandas二维数据结构,即数据以行和列表格方式排列,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成字典。...它在pandas是经常使用,本身就是多个Series类型数据合并。 本文介绍了10种不同方式创建DataFrame,最为常见是通过读取文件方式进行创建,然后对数据进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据DataFrame创建有所帮助。 下一篇文章预告:如何在DataFrame查找满足我们需求数据

4.6K30

pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

因此,本文目标是我们信用卡交易数据,通过分析获得对数据理解,从而了解一些关于我们自己消费习惯,也许能制定一个行动计划来帮助改善我们个人财务状况。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用是datetime类型数据。 图2 添加更多信息到我们数据 继续我们交易增加两列:天数和月份。...要更改agg()方法列名,我们需要执行以下操作: 关键字是新列名 这些值是命名元组 pd.namedagh,第一个参数用于列,第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组...,也允许使用正则元组,因此我们可以进一步简化上述内容: 图7 按多列分组 记住,我们目标是希望我们支出数据获得一些见解,并尝试改善个人财务状况。...图16 图17 合并结果 最后,合并步骤很容易我们上面获得结果可视化,它基本上将结果放回数据框架,并以更有意义方式显示,就像图17结果一样。

4.5K50

Pandas 秘籍:1~5

另见 Pandas read_csv函数官方文档 访问主要数据组件 可以直接数据访问三个数据组件(索引,列和数据每一个。...shape属性返回第一条元数据,即包含行数和列数元组。 一次获取最多元数据主要方法是info方法。 它提供每个列名称,非缺失值数量,每个列数据类型以及数据近似内存使用情况。...实际上,数据不是存储数据字典最佳位置。 诸如 Excel 或 Google 表格之类平台具有易于编辑值和附加列能力,是更好选择。 至少,应在数据字典包含一列跟踪数据注释。...从某种意义上说,Pandas 结合了使用整数(如列表)和标签(如字典)选择数据能力。 选择序列数据 序列和数据是复杂数据容器,具有多个属性,这些属性使用索引运算符不同方式选择数据。...所有非空集,元组字典和列表都是True。 空数据或序列不会求值True或False,而是会引发错误。 通常,要检索 Python 对象真实性,请将其传递给bool函数。

37.4K10

小白入门Python数据科学全教程

Python元组与列表类似,不同之处在于元组元素不能修改。元组使用小括号,列表使用方括号。元组创建很简单,只需要在括号添加元素,并使用逗号隔开即可。...元组示例 字典 另一个非常有用 Python 內置数据类型是字典字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。...与连续整数索引序列不同,字典是以 关键字 索引关键字可以是任意不可变类型,通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组,那么这个元组也可以用作关键字。...另一种初始化字典方式是在一对花括号里放置一些逗号分隔键值对,而这也是字典输出方式。...同样有两种方法可以做到(math库例): import math 或者 from math import * 第一种方法,导入整个库,如果你需要使用库某个函数,比如阶乘函数factorial,那么

1.1K10

Python 数据分析(PYDA)第三版(一)

自 2013 年以来,我并没有积极参与 pandas 开源项目,但其全球开发者社区仍在蓬勃发展,成为社区中心开源软件开发模式典范。...您应该看到类似于 Out 区块显示输出。 我已更改了 NumPy 和 pandas 默认控制台输出设置,提高本书可读性和简洁性。例如,您可能会看到在数字数据打印更多位数精度。...3.1 数据结构和序列 Python 数据结构简单而强大。掌握它们使用是成为熟练 Python 程序员关键部分。我们元组、列表和字典开始,它们是一些最常用序列类型。...本书大部分内容使用高级工具如pandas.read_csv磁盘读取数据文件到 Python 数据结构。然而,了解如何在 Python 处理文件基础知识是很重要。...然后我们可以像处理列表一样处理文件对象 f 并迭代文件行: for line in f: print(line) 行文件中出来时保留了行尾(EOL)标记,因此您经常会看到代码获取文件无行尾行列表

9300

盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

-- dash:字典、列表或字符串格式,用于设置轨迹风格 字典:{column:value} 按数据列标签设置风格 列表:[value] 对每条轨迹按顺序设置风格 字符串:具体风格名称,适用于所有轨迹...字典:{column:color} 按数据列标签设置颜色 列表:[color] 对每条轨迹按顺序设置颜色 ---- categories:字符串格式,数据中用于区分类别的列标签 x:字符串格式...数据描述如下 起始日:2020-01-01 终止日:2021-01-26 四只股票:FUTU、NIO、FUBO,DAO 下面代码就是 API 获取数据: 该 API 返回结果 stock_daily...第 7 行获取出一个「字典」格式数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...注意参数 color 和 symbol 用法 (字典个格式传入参数值)。

4.6K10

Python入门之数据处理——12种有用Pandas技巧

它作为一种编程语言提供了更广阔生态系统和深度优秀科学计算库。 在科学计算库,我发现Pandas数据科学操作最为有用。...现在,我们可以填补缺失值并用# 2提到方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值确认 ? ? # 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格透视表。...#只在有缺失贷款值行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意: 1. 多索引需要在loc声明定义分组索引元组。这个元组会在函数中用到。...# 8–数据排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做: ? ? 注:Pandas“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...有些类别的频率可能非常低,把它们归一类一般会是个好主意。 在这里,我定义了一个通用函数,字典方式输入值,使用Pandas“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ?

5K50

Python 全栈 191 问(附答案)

影响事物发展机理永远都在里面,在表层靠下一点,比别多人多想一点。有没有能完整回答上面问题,教人教材。...(1) 是元组吗?(1,) 是什么类型? 元组能增删元素吗? 怎么判断 list 内有无重复元素? 列表如何反转? 如何找出列表所有重复元素? 如何使用列表创建出斐波那契数列?...如何绘制出年、月日历图? 如何使用 Python 提供函数快速判断是否闰年? 如何获取第一天、最后一天、月有几天?...求两个特征相关系数 如何找出 NumPy 缺失值、以及缺失值默认填充 Pandas read_csv 30 个常用参数总结,基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等...步长小时时间序列数据,有没有小技巧,快速完成下采样,采集成按天数据呢? DataFrame 上快速对某些列展开特征工程,使用 map 如何做到?

4.2K20

【Python基础】python必会10个知识点

---- 2.位置参数和关键字参数 当我们定义一个函数时,我们指定它参数。调用函数时,必须其提供所需参数值。 考虑在上一步创建乘法函数。...默认情况下,**kwargs是一个空字典。每个未定义关键字参数都作为键值对存储在**kwargs字典。...它表示方括号数据点集合。列表可用于存储任何数据类型或不同数据类型混合。 列表是可变,这也是为什么它们如此常用原因之一。因此,我们可以删除和添加项。也可以更新列表项目。...我们可以把它们存储在字典或列表。 ? 创建字典一种方法是在大括号编写键值对。...与列表不同,元组是不可变元组不变性可以看作元组识别特征。 元组由括号值和逗号分隔值组成。

1.2K20

非计算机专业《Python程序设计基础》教学参考大纲

,掌握使用Python操作SQLite数据方法,掌握Python+pandas进行数据处理基本用法,掌握使用Python+matplotlib进行数据可视化用法,同时还应培养学生代码优化与安全编程意识...math标准库gcd()函数,而不应该自己编写代码实现辗转相除法计算;对数据进行随机乱序应使用random标准库shuffle()函数;给定数据集中随机选择元素应使用random标准库choice...方法、insert()方法列表增加元素,使用del命令、pop()方法、remove()方法删除列表元素,使用下标访问列表元素,使用index()方法获取列表元素下标,使用count()方法获取列表元素出现次数...3.3 字典 教学重点:字典对象创建与删除,字典元素、键、值访问方法,字典元素添加与修改,使用字典对象get()方法获取指定键对应值,有序字典对象使用,使用字典来计数,有序字典。...教学难点:字典对象get()方法,访问字典对象时可以使用键作为下标,字典对象键必须不可变对象。

1.4K20

python数据分析——数据分类汇总与统计

第一个阶段,pandas对象数据会根据你所提供一个或多个键被拆分(split)多组。拆分操作是在对象特定轴上执行。...具体办法是向agg传入一个列名映射到函数字典: 只有将多个函数应用到至少一列时,DataFrame才会拥有层次化列 2.3.返回不含行索引聚合数据 到目前为止,所有例聚合数据都有由唯一分组键组成索引...【例14】在apply函数设置其他参数和关键字。...【例21】对于tushare数据库平台获取股票交易数据集stockdata.csv,包括股票开盘价格,最高价格,收盘价格,最低价格,成交量等特征,股票数据采集时间2021/01/11-2022.../01/10,默认采集时间“天”单位,请利用Python对数据进行“周”单位采样 【例22】对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python对数据进行“月”单位采样

38910

Pandas 秘籍:6~11

它们(通常)是使用哈希表实现,当数据中选择行或列时,哈希表访问速度非常快。 当使用哈希表实现它们时,索引对象值必须是不可变,例如字符串,整数或元组,就像 Python 字典键一样。...有几种不同语法产生相似的结果,而步骤 3 显示了另一种方法。 与其标识字典聚合列,不如将其放在索引运算符,就如同您数据中将其选择列一样。...从技术上讲,当调用agg时,所有非关键字参数都收集到名为args元组,而所有关键字参数都收集到名为kwargs字典。...当通过对象遍历分组时,将为您提供一个元组,其中包含组名和数据,而没有分组列。 在步骤 6 ,此元组在for循环中解包变量name和group。...让我们原始names数据开始,并尝试追加一行。append第一个参数必须是另一个数据,序列,字典或它们列表,但不能是步骤 2 列表。

34K10

上手Pandas,带你玩转数据(1)-- 实例详解pandas数据结构

创始人角度我们可以直接理解pandas这个python数据分析库主要特性和发展方向。...1.对表格类型数据读取和输出速度非常快。(个人对比excel和pandas,的确pandas不会死机....)在他演示,我们可以看到读取489597行,6列数据只要0.9s。...pandas处理以下数据结构: 系列(Series) 数据(DataFrame) 面板(Panel) 说实话,第三种我也没接触过。...axes 行轴标签和列轴标签作为唯一成员返回列表。 dtypes 返回此对象dtypes。 empty 如果NDFrame完全为空[没有项目],则为true; 如果任何轴长度0。...ndim 轴/阵列尺寸数量。 shape 返回表示DataFrame维度元组。 size NDFrame元素数目。 values NDFrameNumpy表示。 head() 返回前n行。

6.7K30

精通 Pandas:1~5

默认行为是未对齐序列结构生成索引并集。 这是可取,因为信息可以保留而不是丢失。 在本书下一章,我们将处理 Pandas 缺失值。 数据 数据是一个二维标签数组。...可以将其视为序列结构字典,在该结构,对列和行均进行索引,对于行,则表示“索引”,对于列,则表示“列”。 它大小可变:可以插入和删除列。 序列/数据每个轴都有索引,无论是否默认。...使用ndarrays/列表字典 在这里,我们列表字典创建一个数据结构。 键将成为数据结构列标签,列表数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...它们可以总结如下: DataFrame.from_dict:它使用字典或序列字典并返回数据。 DataFrame.from_records:需要一个元组或结构化ndarray列表。...但是,它可用于获取序列不同行。 groupby操作结果不是数据,而是数据对象dict。 让我们涉及世界上最受欢迎运动-足球数据集开始。

18.9K10

最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

诸如列表、元组、集合、字典都是可迭代对象,Python这些对象遍历提供了更加简洁写法。...若不太清楚如何使用Python (含第三方包和库)方法和对象,可以查阅相关文档或使用帮助功能,代码获取帮助信息方式有多种,比如如下几种: ?np.mean ??...读取数据 1.1 使用Pandas读取文件 PythonPandas库提供了便捷读取本地结构化数据方法,这里主要以csv数据例。...或dict,指定读取缺失值值 na_filter = True bool类型,自动发现数据缺失值功能,默认打开(True),若确定数据无缺失可以设定为False提高数据载入速度 chunksize...写出数据 pandas数据框对象有很多方法,其中方法“to_csv”可以将数据框对象csv格式写入到本地中。

4.6K21

最近,又发现了Pandas中三个好用函数

我们知道,PandasDataFrame有很多特性,比如可以将其视作是一种嵌套字典结构:外层字典key各个列名(column),相应value对应各列,而各列实际上即为内层字典,其中内层字典...所以,对于一个DataFrame,我们可以方便使用类似字典那样,根据一个列名作为key来获取对应value值,例如在上述DataFrame: 当然,这是Pandas再基础不过知识了,这里加以提及是为了引出...iteritems更多文档部分可自行查看 笔者猜测,可能是在早期items确实列表形式返回,而后来优化升级迭代器形式返回了。不过在pandas文档简单查阅,并未找到相关描述。...我个人总结为如下几个方面: 方便(columnName, Series)元组形式逐一遍历各行进行相应操作 迭代器形式返回,在DataFrame数据量较大时内存占用更为高效 另外,items是...首先来看函数签名文档: 而后,仍以前述DataFrame例,查看其返回结果: 这里仍然显式转化为list输出 结果不出所料:返回结果包含5个元组对,其中各元组第一个值相应行索引,第二个值对应行

1.9K10
领券