Значения из словаря в лист Excel

Question

У меня есть134 узла.Четырнадцать различных анализов (прогон) был выполнен.Каждый прогон имеет значения, сохраненные в виде словаря, для всех 134 узлов.Каждый узел имеет значения, сохраненные для 150 временных шагов (150 значений для каждого узла). Например, прогон 1 сохраняется как словарь (10 временных шагов), т.е. узел A, (0,1,0,5,6, 7, 8,1, 0,6) и узел B, (1,2,3,4,5,7, 6, 8,9,1).Аналогично, прогон 2 сохраняется как словарь.Я мог бы экспортировать эти значения в лист Excel, но значения сохраняются вместе как (0,1,0,5,6, 7, 8, 1, 0,6).Я хочу, чтобы только первые три значения для каждого узла были экспортированы в таблицу Excel в трех отдельных столбцах (вместо всех 10 значений)

Как экспортировать отдельные значения в каждом столбце из прогона 1 и прогона 2 исохранить его в листе Excel?

Код, который сохраняет лист Excel со всеми значениями, перечисленными в одном столбце:

run1, run2, run3, run4, run5, run6, run7, run8, run9, run10, run11, run12, run13, run14 = data # each run has 5 values for 2 variables
 df = pd.DataFrame.from_dict(data)
 df.to_excel("data.xlsx")

Когда я запускаю этот код, df_1= df.loc[:, pd.IndexSlice[:, ['Value 1', 'Value 3', 'Value 5']]]

Я получил следующую ошибку:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-84-8d2d90289161> in <module>()
----> 1 df_1= df.loc[:, pd.IndexSlice[:, ['Value 1', 'Value 3', 'Value 5']]]

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in __getitem__(self, key)
   1308 
   1309         if type(key) is tuple:
-> 1310             return self._getitem_tuple(key)
   1311         else:
   1312             return self._getitem_axis(key, axis=0)

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _getitem_tuple(self, tup)
    794     def _getitem_tuple(self, tup):
    795         try:
--> 796             return self._getitem_lowerdim(tup)
    797         except IndexingError:
    798             pass

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _getitem_lowerdim(self, tup)
    920         for i, key in enumerate(tup):
    921             if is_label_like(key) or isinstance(key, tuple):
--> 922                 section = self._getitem_axis(key, axis=i)
    923 
    924                 # we have yielded a scalar ?

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _getitem_axis(self, key, axis)
   1470                     raise ValueError('Cannot index with multidimensional key')
   1471 
-> 1472                 return self._getitem_iterable(key, axis=axis)
   1473 
   1474             # nested tuple slicing

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _getitem_iterable(self, key, axis)
   1034     def _getitem_iterable(self, key, axis=0):
   1035         if self._should_validate_iterable(axis):
-> 1036             self._has_valid_type(key, axis)
   1037 
   1038         labels = self.obj._get_axis(axis)

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _has_valid_type(self, key, axis)
   1390 
   1391             # TODO: don't check the entire key unless necessary
-> 1392             if len(key) and np.all(ax.get_indexer_for(key) < 0):
   1393 
   1394                 raise KeyError("None of [%s] are in the [%s]" %

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py in get_indexer_for(self, target, **kwargs)
   2384         """ guaranteed return of an indexer even when non-unique """
   2385         if self.is_unique:
-> 2386             return self.get_indexer(target, **kwargs)
   2387         indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target, **kwargs)
   2388         return indexer

/home/MBIAL/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/indexes/base.py in get_indexer(self, target, method, limit, tolerance)
   2284                                  'backfill or nearest reindexing')
   2285 
-> 2286             indexer = self._engine.get_indexer(target._values)
   2287 
   2288         return _ensure_platform_int(indexer)

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_indexer (pandas/index.c:6077)()

pandas/src/hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.lookup (pandas/hashtable.c:14050)()

TypeError: unhashable type 

Спасибо

Прия

Answer 1

Используйте словарное понимание с concat и затем фильтруйте MultiIndex в столбцах по слайсерам :

#python 3.6 +
f = lambda x: f'Value {x + 1}'
#python bellow 3.6
#f = lambda x: 'Value {}'.format(x + 1)
d = {x: pd.DataFrame(df[x].values.tolist(), index=df.index).rename(columns=f) 
        for x in df.columns}
df = pd.concat(d, axis=1)

df = df.loc[:, pd.IndexSlice[:, ['Value 1','Value 3','Value 5']]]
print (df)
            A                       B                
      Value 1 Value 3 Value 5 Value 1 Value 3 Value 5
Run 1       0       0       6       1       3       5
Run 2       0       0       1       1       3       0

df.to_excel(file)

Answer 2

Поскольку у меня нет заголовка для значений, я нашел местоположение значения для интересующего меня узла, используя следующий код:

df_1 = df_1.iloc [:, [Узел 1]]

Когда вы запускаете этот код, он дает начальную и конечную точку расположения узла 1. Поэтому я дал эту строку в приведенном выше коде, предоставленном jezrael, и сохранил свои результаты в листе Excel.

Заменил это нижестрока в коде jezrael со строкой выше:

df = df.loc [:, pd.IndexSlice [:, ['Value 1', 'Value 3', 'Value 5']]]

@ Джезраэль и Рахул Агарвал Спасибо за помощь

Answer 3

Это будет работать:

1. Разделить список значений в столбце на несколько столбцов следующим образом:

   df[['Value1','Value2','Value3','Value4','Value5','Value6']] = pd.DataFrame(df.A.values.tolist(), index= df.index)

2. Выберите нужные столбцы:

   df = df[['Value1','Value3','Value6']]

3. Запись в CSV

   import pandas as pd

   df.to_csv("Output.csv")