从字典中创建数据框的最佳方法是什么，dict键是元组：（索引，列）？

Question

我有一个以下格式的字典：

 tuple_key_dict = {
     (0, 'Q2'): 0.41,
     (1, 'Q2'): 0.52,
     (2, 'Q2'): 0.61,
     (0, 'Q3'): 0.66,
     (1, 'Q3'): 0.53,
     (3, 'Q3'): 0.66,
     (0, 'Q4'): 0.47,
     (1, 'Q4'): 0.52,
     (2, 'Q4'): 0.67
          }

我也有列名的列表：

interesting_columns=['Q2', 'Q3', 'Q4']

...知道索引在范围（0,1000）。使用了所有COLMN名称和索引，但是缺少一些组合（例如，在上面的示例中：（2，'q2'）

。键）是索引，第二个是列名（值是dicitionary值）。我尝试了多种我什至不想在这里提及的方式 - 所有的失败了痛苦:)

Answer 1

我认为当您写下Compination （2，'Q2'）的情况下，您就遇到了一个错别字，我将没有值为NAN值的单元格保留。

代码

tuple_key_dict = {
     (0, 'Q2'): 0.41,
     (1, 'Q2'): 0.52,
     (2, 'Q2'): 0.61,
     (0, 'Q3'): 0.66,
     (1, 'Q3'): 0.53,
     (3, 'Q3'): 0.66,
     (0, 'Q4'): 0.47,
     (1, 'Q4'): 0.52,
     (2, 'Q4'): 0.67
          }
columns = ["Q2", "Q3", "Q4"]
# our indexes are a set that contains all the first item of the keys
indexes = {key[0] for key in tuple_key_dict}
df = pd.DataFrame(index=indexes, columns=columns)
for key, value in tuple_key_dict.items():
     df.at[key[0], key[1]] = value
print(df)

输出

     Q2    Q3    Q4
0  0.41  0.66  0.47
1  0.52  0.53  0.52
2  0.61   NaN  0.67
3   NaN  0.66   NaN