如何将元组拆分为字典中的多列

如何解决如何将元组拆分为字典中的多列

• 我想得到一个最终的数据帧，其中元组 'key' 被分成两列，分别是 'hr' 和 'filename'。

• 我也希望将 fit 'a,b,c'= *popt 的输出分成三列 a,c。

• 在当前输出数据框中，最后三列不包含正确的值。它们显示了初始 a、b、c 值，它们是拟合的初始猜测值。他们应该显示拟合的输出（*popt）。

我附上了我的代码、当前错误的输出和正确的输出示例。提前致谢

new_df = pd.DataFrame(columns=['hr','filename','a','b','c'])
new_df.columns = ['hr','c']

################### curve fitting ########################################

grouped_df = HL.groupby(["hr","filename"]) ## this is my initial dataframe

for key,g in grouped_df:

    a = g['NPQ'].max()
    b = g['NPQ'].min()
    c = 0.36

    popt,pcov = curve_fit(model,g['time'],g['NPQ'],p0 = np.array([a,c]),absolute_sigma=True)

    print('Estimated parameters: \n',popt))

    ##################### new data frame
    new_row = {'hr': key,'a':a,'b':b,'c':c }
    new_df = new_df.append(new_row,ignore_index=True)

    print(new_df)

这是错误的输出

正确输出的示例（为了效率我对其进行了简化）：

hr      filename      a      b     c 
8     20191129.0     21.22  0.55  0.45
8     20191129.0      ..     ..    ..
8     20191129.0      ..     ..    ..
14.0  20191129.0      ..     ..    ..

解决方法

• 将键提取为 k1 和 k2 而不是 key，因为您对两列执行 .groupby。
• 然后创建 new_row，其中 'hr' 为 k1，'filename' 为 k2
• 您可以将返回值分配给 popt，而不是将它们分配给 (x,y,z)。

for (k1,k2),g in df.groupby(["hr","filename"]):
    ...
    (x,z),pcov = curve_fit(model,g['time'],g['NPQ'],p0=np.array([a,b,c]),absolute_sigma=True)
    ...
    new_row = {'hr': k1,'filename': k2,'a': x,'b': y,'c': z}
    new_df = new_df.append(new_row,ignore_index=True)

• 或者，key 是 tuple，因为 .groupby 位于多个列上，因此您可以通过调用适当的索引来提取单独的值。
  • 创建 new_row，其中 'hr' 为 key[0]，'filename' 为 key[1]
• 如果 popt 是 list 或 tuple，那么您可以为 'a'、'b' 和 'c' 分配适当的索引。

for key,"filename"]):
    ...
    popt,p0 = np.array([a,absolute_sigma=True)
    ...
    new_row = {'hr': key[0],'filename': key[1],'a': popt[0],'b': popt[1],'c': popt[2]}
    new_df = new_df.append(new_row,ignore_index=True)