Question

我有一个字典列表，在响应字段中有光谱数据。我还具有波长阵列，用于标记光谱数据的列。列表/输入看起来像这样：

data = [  {
    'date': '2018-01-01',
    'measurement': 100,
    'responses': [(1, 1, np.array([1, 2, 3])),
                (2, 1, np.array([4, 5, 6])),
               ]
   },
   {
    'date': '2018-01-02',
    'measurement': 200,
    'responses': [(3, 1,np.array([5, 6, 7])),
                (4, 1, np.array([8, 9, 10])),
               ]
   },
]

以及要匹配的波长的列名称：

wavelengths = [400,401,402]

我想将此列表转换为两个熊猫数据框；

将响应元组中的数组平均的一个，和
一个分开的地方，其中包含响应中元组的第一个数字。

两者的期望输出如下：

__Average Dataframe__
index | date           | measurement | 400   | 401   | 402   |
0     | '2018-01-01'   | 100         | 2.5   | 3.5   | 4.5   |
1     | '2018-01-02'   | 200         | 6.5   | 7.5   | 8.5   |


__Seperate Dataframe__
index | date           | measurement | prong | scan| 400 | 401 | 402 |
0     | '2018-01-01'   | 100         | 1     | 1   | 1   | 2   | 3   |
1     | '2018-01-01'   | 100         | 2     | 1   | 4   | 5   | 6   |
2     | '2018-01-02'   | 200         | 3     | 1   | 5   | 6   | 7   |
3     | '2018-01-02'   | 200         | 4     | 1   | 8   | 9   | 10  |

在熊猫中最有效的方法是什么？

Answer 1

这可能不是理想的解决方案，但使用;with mins as ( select a.pid ,b.pid min_pid from #j a cross apply ( select top 1 b.* from #j b where b.name = a.name and b.isdeleted = 0 order by b.pid ) b where a.isdeleted = 0 ) update a set pid = b.min_pid from #e a inner join mins b on b.pid = a.pid：

pandas

有效地将具有嵌入式数组的字典列表转换为DataFrame

1 个答案: