python键值列表到熊猫系列答案

【问题标题】：python key value list to panda seriespython键值列表到熊猫系列
【发布时间】：2014-06-16 20:53:10
【问题描述】：

我在 python 中有以下时间序列列表：

list = [(datetime.datetime(2008, 7, 15, 15, 0), 0.134),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 16, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 17, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 18, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 19, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 20, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 21, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 22, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 15, 23, 0), 0.0),
    (datetime.datetime(2008, 7, 16, 0, 0), 0.0)]

此列表是一个键值对，其中键是日期时间，值是后面的一个，以逗号分隔。我想从键（日期时间）和值（十进制值）创建熊猫系列。任何人都可以帮我将上面的时间序列值列表拆分为两个列表（list1 和 list2），这样我就可以创建 pandas Series 对象，以便从以下代码中进行进一步分析？

import pandas as pd
ts = pd.Series(list1, list2)

【问题讨论】：

所以你想将元组列表分成 2 个列表，一个键和一个值？
在覆盖内置函数时不要调用对象list。

标签： python numpy pandas time-series data-analysis

【解决方案1】：

试试

d = {}

for i in my_list:
    d[i[0]] = i[1]

s = pd.series (d)

【讨论】：

【解决方案2】：

In [34]: pd.Series(*zip(*((b,a) for a,b in data)))
Out[34]: 
2008-07-15 15:00:00    0.134
2008-07-15 16:00:00    0.000
2008-07-15 17:00:00    0.000
2008-07-15 18:00:00    0.000
2008-07-15 19:00:00    0.000
2008-07-15 20:00:00    0.000
2008-07-15 21:00:00    0.000
2008-07-15 22:00:00    0.000
2008-07-15 23:00:00    0.000
2008-07-16 00:00:00    0.000
dtype: float64

或者，避免制作单线的疯狂愿望：

dates, vals = zip(*data)
s = pd.Series(vals, index=dates)

如果数据非常长，可以使用 itertools.izip 避免创建中间元组：

import itertools as IT
dates, vals = IT.izip(*data)
s = pd.Series(vals, index=dates)

【讨论】：

我喜欢这个答案，因为这个将日期时间（键）设置为系列索引，这是这里的要求

【解决方案3】：

您可以使用zip 和splat 来解压缩您的参数，如下所示。

import pandas as pd

my_list = [(datetime.datetime(2008, 7, 15, 15, 0), 0.134), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 16, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 17, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 18, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 19, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 20, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 21, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 22, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 15, 23, 0), 0.0), 
        (datetime.datetime(2008, 7, 16, 0, 0), 0.0)]

ts = pd.Series(zip(*my_list))

zip(*my_list) 有效地从您的数据中创建了两个元组，一个是您的 datetime 对象的元组，一个是您的值。然后将这两个作为参数传递给pd.Series。

【讨论】：