一个系列中的拆分项
一个系列中的拆分项
提问于 2014-11-17 21:39:45
我有一个像这样的系列；
Name: TOR, Length: 162, dtype: object,
['TOR'],
0 [W, 9-7]
1 [W, 5-1]
2 [W, 8-2]
3 [L, 1-2]
4 [L, 2-6]
5 [W, 2-1]等等，
数据来自一个熊猫数据框架，每个团队都有一个列，上面的数据在it.How中，我能把这个系列转换成一个数据框架，其中一个列表示W或L，另一个列表示分数，9-7？我甚至可以放弃所有的一切，包括"，“。
编辑，
字典样本
WinLoss
{'NYY': [[u'L', u'2-6'], [u'L', u'1-3'],....
'MIN': [[u'L', u'3-5'], [u'L', u'6-7'], [u'W', u'10-9']....
'CIN': [[u'L', u'0-1'], [u'W', u'1-0'], [u'L', u'6-7'],如果我只是
Wintable = pd.DataFrame(WinLoss)我最终得到了原来的问题
数据帧片段；
>>> Wintable
ARI ATL BAL BOS CHC CHW \
0 [L, 1-3] [L, 0-2] [W, 2-1] [L, 1-2] [L, 0-1] [W, 5-3]
1 [L, 5-7] [W, 5-2] [L, 2-6] [W, 6-2] [L, 3-4] [W, 7-6]
2 [L, 8-9] [W, 1-0] [L, 3-4] [W, 4-3] [W, 3-2] [L, 9-10]
3 [W, 5-4] [W, 2-1] [L, 4-10] [L, 2-6] [L, 2-7] [L, 5-7]
4 [L, 0-2] [W, 6-2] [L, 6-7] [L, 6-7] [L, 0-2] [L, 3-4]
5 [L, 5-8] [L, 1-2] [W, 3-1] [L, 0-4] [W, 8-3] [W, 5-1]
6 [L, 2-12] [L, 0-4] [L, 2-4] [W, 5-1] [L, 6-7] [L, 1-8]
7 [L, 4-9] [W, 4-3] [W, 14-5] [L, 7-10] [W, 7-5] [W, 15-3] 回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-11-17 21:54:14
更新
由于OP已经改变了需求，我已经更新了这个答案，以有一个更直截了当的方法。
这是一个可行的解决方案，可能不是最好的，但一次性的解决方案就能奏效。与其将系列转换为可行的DataFrame，不如处理源代码并将其读入DataFrame，如下所示：
import pandas as pd
# remember the length of each 'NYC' ... 'CIN' has to be the same as you said, 162
WinLoss = {'NYY': [[u'L', u'2-6'], [u'L', u'1-3'], [u'W', u'2-1']],
'MIN': [[u'L', u'3-5'], [u'L', u'6-7'], [u'W', u'10-9']],
'CIN': [[u'L', u'0-1'], [u'W', u'1-0'], [u'L', u'6-7']]}
# construct an empty DataFrame here
df = pd.DataFrame()
# just loop through the dictionary you have, and write into DataFrame
# another update to shorten the syntax
df = pd.DataFrame()
for k,v in WinLoss.items():
# name the columns to whatever you want
df['{} {}'.format(k, 'Win/Loss')] = [r[0] for r in v]
df['{} {}'.format(k, 'Scores')] = [r[1] for r in v]抽样结果：
df
NYY Win/Loss NYY Scores CIN Win/Loss CIN Scores MIN Win/Loss MIN Scores
0 L 2-6 L 0-1 L 3-5
1 L 1-3 W 1-0 L 6-7
2 W 2-1 L 6-7 W 10-9页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26982467
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