Заполнение DataFrame Pandas Python

У меня есть аналогичный набор данных, и хотя код дает мне правильный результат; Я не хочу использовать три цикла for. Есть ли способ сделать это лучше?

import pandas as pd

col = ["a","b","c","d"]
index = ["0","1","2","3"]
dict_ = {("0","a"):8,
         ("1","a"):3,
         ("3","b"):2}

df = pd.DataFrame(columns=col,index=index)
for i in range(len(dict_)):
    for j in range(len(df)):
        for k in range(len(df)):
            if (str(df.index[j]),str(df.columns[k])) == dict_.keys()[i]:
                df.at[df.index[j],df.columns[k]] = dict_.values()[i]

print df
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
41
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

IIUC, используя reindex

pd.Series(dict_).unstack().reindex(index=index,columns=col)
Out[245]: 
     a    b   c   d
0  8.0  NaN NaN NaN
1  3.0  NaN NaN NaN
2  NaN  NaN NaN NaN
3  NaN  2.0 NaN NaN

Красивый! Спасибо :')

Avantika Banerjee 23.11.2018 17:12

@ W-B .. всегда дает красивые решения и подсказки :-) +1

Karn Kumar 23.11.2018 17:13

Другие вопросы по теме