Python/Pandas：如何使用从现有数据帧计算的新变量和值创建结果表答案

【问题标题】：Python/Pandas: How to create a table of results with new variables and values calculated from an existing dataframePython/Pandas：如何使用从现有数据帧计算的新变量和值创建结果表
【发布时间】：2018-02-15 05:31:10
【问题描述】：

我希望能够像这样创建一个交叉表/表/数据框（无论名称如何）：

____________________      
Performance  "value" (This value must come from a X vector, which has a formula to go to dataset, calculate and return this value)
____________________
LTFU         "value" (This value must come from a y vector, which has a formula to go to dataset, calculate and return this value)
____________________

请注意，Performance 和 LTFU 值是从应用到 python 中的 .csv 数据集的函数生成的。 .csv 数据集中不存在性能和 LTFU，两者都应该创建只是为了让我对性能进行总结。

我现在得到的如下：

import pandas as pd
performance=pd.read_csv("https://www.dropbox.com/s/08kuxi50d0xqnfc/demo.csv?dl=1")

x=performance["idade"].sum()
y=performance["idade"].mean()

l = "Performance"
k = "LTFU"

def test(y):
return pd.DataFrame({'a':y, 'b':x})

test([l,k])

         a        b
0   Performance   x vector value here (it shows 1300, it is correct)
1   LTFU          y vector value here (it shows 1300, it is wrong, it should show 14.130434782608695 instead, according to the instruction of y vector)

您可以将上述代码复制并粘贴到您的 python IDE 并进行测试，然后将您的解决方案返回给我。请根据我的需要向我展示一个包含表格结果的示例。

【问题讨论】：

我的文字在这里被扭曲了。我正在发布屏幕截图
你想做什么？您是否尝试以相同的格式保存为 CSV / txt？或者您是否想总结此数据框以供重用？
@Deena，我正在尝试用新变量来总结这个数据框。我想要的是从数据集中的另一个变量中计算这两个值。我想获得另一个计算生成的新值。请注意，csv 数据集中不存在 Perfomance 和 LTFU。它们是刚刚创建的新变量，用于总结我想要的。
我很困惑test([l,k]) 返回DataFrame。那么需要将其写入文件吗？或者需要从csv - Performance 1300 ____________________ LTFU 60 创建另一个DataFrame，将其添加到test([l,k]) 并回写？
是的，耶斯瑞尔。我需要根据我上面的函数创建另一个表（或任何名称的数据框），其中包含正确的性能值 1300，并且还必须包含 LTFU 值（不能为 1300，因为生成此值的函数与性能不同） .收到了吗？

标签： python function pandas crosstab

【解决方案1】：

您需要将输出分配给DataFrame，然后通过DataFrame.to_csv 写入文件：

l = "Performance"
k = "LTFU"

#changed input to 2 scalar values
def test(l1,k1):
    #changed a to list [l1, k1]
    #changed b to list [x, y]
    return pd.DataFrame({'a':[l1, k1], 'b':[x, y]})

df1 = test(l,k)
print (df1)
             a            b
0  Performance  1300.000000
1         LTFU    14.130435
df1.to_csv('file.csv', index=False, header=None, sep=' ')

【讨论】：

您的代码写入 .csv 并给出与向量 y 公式相同的错误结果。我不想将输出写入 .csv。我只想要那个简单的表作为输出，但您需要更正以使 y 值正确并且不复制 x 向量公式。有没有人明白我想要什么，请帮助我！我需要该表输出在 DASH python Dashboard 中。
@MGB.py 我没什么问题。 1.df1 = test([l,k])print(df1)。这将创建数据框，（表）从demo.csv 的数据生成。需要做什么？只显示？或者是其他东西？ 2.为什么df1的值不正确？如果demo.csv 仅包含来自问题的数据，那么预期的输出是什么？（我看不到文件中的所有数据，所以我尝试简化它）。 3. DASH python Dashboard的输入是什么？数据框？字典？还有什么？请耐心等待，我会尽力帮助你。但是你的想法和我的想法不同，所以我们似乎并不了解对方。谢谢。
我正在编辑向您展示所有演示数据集的问题，以便我们使用相同的语言。等等。
@MGB.py 当然。我的主要问题是为什么 df1 = test([l,k]) print(df1) 不是您的预期输出。因为第0、1列和a、b第一行？还是别的什么？
所以你忘记了你之前做了什么。它发生了！好的。谢谢。

【解决方案2】：

您的要求不符合 pandas 数据框的定义，您已经有了值，所以您可以通过其他方式使用输出

【讨论】：

看来你没有理解我的担心。昨天我编辑了我的问题，让你更清楚。 您已经有了这些值，所以您可以通过其他方式使用输出 - 哪些值？上表生成的第二个低于 1300 的值不应出现在那里，它是上述 1300 的复制，根据我创建的函数（公式）是正确的。