Побудуйте pandas DataFrame зі списку кортежів (row, col, values)

У мене є список таких кортежів, як

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

і я хотів би помістити їх у панду DataFrame з рядками, позначеними першим стовпцем, і стовпцями, названими другим стовпцем. Здається, спосіб піклуватися про назви рядків - це приблизно так, pandas.DataFrame([x[1:] for x in data], index = [x[0] for x in data])але як мені подбати про стовпці, щоб отримати матрицю 2x2 (вихід з попереднього набору 3x4)? Чи існує більш розумний спосіб подбати і про мітки рядків, замість того, щоб явно їх опустити?

EDIT Здається, мені знадобляться 2 кадри даних - один для середніх показників і один для стандартних відхилень, це правильно? Або я можу зберегти список значень у кожній "клітинці"?

Ви можете повернути свій DataFrame після створення:

>>> 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

Я вважаю, що краще залишити ваші дані в стос, як вони є:

df = pandas.DataFrame(data, columns=['R_Number', 'C_Number', 'Avg', 'Std'])

# Possibly also this if these can always be the indexes:
# df = df.set_index(['R_Number', 'C_Number'])

Тоді це трохи інтуїтивніше сказати

df.set_index(['R_Number', 'C_Number']).Avg.unstack(level=1)

Таким чином, мається на увазі, що ви прагнете змінити середні значення або стандартні відхилення. Тоді як просто використання pivot, воно ґрунтується виключно на умові стовпців щодо того, яку семантичну сутність ви переробляєте.

Це те, що я очікував побачити, коли прийшов до цього питання:

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd


df = pd.DataFrame([(1, 2, 3, 4),
                   (5, 6, 7, 8),
                   (9, 0, 1, 2),
                   (3, 4, 5, 6)],
                  columns=list('abcd'),
                  index=['India', 'France', 'England', 'Germany'])
print(df)

дає

         a  b  c  d
India    1  2  3  4
France   5  6  7  8
England  9  0  1  2
Germany  3  4  5  6