Python 将具有元组项的数据帧解压到单独的数据帧中

我写了一个小类来计算一些无需替换的统计数据。对于那些不熟悉此技术的人，您可以获得一些数据的

n

随机子样本，计算每个子样本上所需的统计数据（比如中值），然后比较子样本之间的值。这允许您获得数据集上获得的中值的方差度量

我在一个类中实现了这一点，但将其简化为以下函数给出的MWE

import numpy as np
import pandas as pd

def bootstrap_median(df, n=5000, fraction=0.1):
    if isinstance(df, pd.DataFrame):
        columns = df.columns
    else:
        columns = None
    # Get the values as a ndarray
    arr = np.array(df.values)

    # Get the bootstrap sample through random permutations
    sample_len = int(len(arr)*fraction)
    if sample_len<1:
        sample_len = 1
    sample = []
    for n_sample in range(n):
        sample.append(arr[np.random.permutation(len(arr))[:sample_len]])
    sample = np.array(sample)

    # Compute the median on each sample
    temp = np.median(sample, axis=1)

    # Get the mean and std of the estimate across samples
    m = np.mean(temp, axis=0)
    s = np.std(temp, axis=0)/np.sqrt(len(sample))

    # Convert output to DataFrames if necesary and return
    if columns:
        m = pd.DataFrame(data=m[None, ...], columns=columns)
        s = pd.DataFrame(data=s[None, ...], columns=columns)
    return m, s

这张照片

    data  group
0      0      1
1      1      1
2      2      1
3      3      1
4      4      1
5      5      1
6      6      1
7      7      1
8      8      1
9      9      1
10    10      2
11    11      2
12    12      2
13    13      2
14    14      2
15    15      2
16    16      2
17    17      2
18    18      2
19    19      2

(9.5161999999999995, 0.056585753613431718)

到目前为止还不错，因为

bootstrap\u median

返回两个元素的

tuple

。但是，如果我在

groupby

In: df.groupby('group')['data'].apply(bootstrap_median)

Out:
group
1     (4.5356, 0.0409710449952)
2    (14.5006, 0.0403772204095)

每个单元格内的值都是

元组

s，正如人们从

apply

中所期望的那样。通过迭代如下元素，我可以将结果解压为两个数据帧：

index = []
data1 = []
data2 = []
for g, (m, s) in out.iteritems():
    index.append(g)
    data1.append(m)
    data2.append(s)
dfm = pd.DataFrame(data=data1, index=index, columns=['E[median]'])
dfm.index.name = 'group'
dfs = pd.DataFrame(data=data2, index=index, columns=['std[median]'])
dfs.index.name = 'group'

因此

这有点麻烦，我的问题是，是否有一种更为自然的方法来“解包”一个数据帧，其值是元组，并将其放入单独的数据帧中

---

似乎相关，但它涉及字符串正则表达式替换，而不是解压真正的元组。

我认为您需要更改：

return m, s

致：

然后得到：

df1 = df.groupby('group')['data'].apply(bootstrap_median)
print (df1)
group   
1      m     4.480400
       s     0.040542
2      m    14.565200
       s     0.040373
Name: data, dtype: float64

因此，可以通过以下方式进行选择：

此外，如果需要一列数据框，请添加：

---

很好的建议！通过返回一个

pandas.Series

我只是避开了必须解包元组的问题，并留在

pandas

框架内。我会再等一会儿，看看是否有其他关于解包元组的答案，如果没有，我会接受你的答案。

return m, s

return pd.Series([m, s], index=['m','s'])

df1 = df.groupby('group')['data'].apply(bootstrap_median)
print (df1)
group   
1      m     4.480400
       s     0.040542
2      m    14.565200
       s     0.040373
Name: data, dtype: float64

print (df1.xs('s', level=1))
group
1    0.040542
2    0.040373
Name: data, dtype: float64

print (df1.xs('m', level=1))
group
1     4.4804
2    14.5652
Name: data, dtype: float64

df1 = df.groupby('group')['data'].apply(bootstrap_median).to_frame()
print (df1)
              data
group             
1     m   4.476800
      s   0.041100
2     m  14.468400
      s   0.040719

print (df1.xs('s', level=1))
           data
group          
1      0.041100
2      0.040719

print (df1.xs('m', level=1))
          data
group         
1       4.4768
2      14.4684