从多维数据集列表的字典中获取熊猫数据框

Question

我刚开始使用熊猫今天。我发现了一个教程，我可以创建一个看起来像

foo one two 
bar a b c 
2  0 0 0 
4  0 0 0 
6  0 0 0 

从代码

import numpy as np 
import pandas as pd 

arrays = [np.hstack([ ['one']*1, ['two']*2]), ['a', 'b', 'c']] 
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['foo', 'bar']) 
df = pd.DataFrame(np.zeros((3,3)), columns=columns, index=['2','4','6']) 
print df 

我想重复同样的事情，但创建一个字典数据框的表。

d={'a':[0,0,0], 'b':[0,0,0], 'c':[0,0,0]} 
dd = pd.DataFrame(d, columns=columns, index=['2','4','6']) 
print dd 

但是我得到

foo one two  
bar a b c 
2 NaN NaN NaN 
4 NaN NaN NaN 
6 NaN NaN NaN 

省略columns=columns产生一个数据帧预期，但没有multiindexed列。关于如何在从字典创建的数据框中实现这些多索引列的想法？该文档似乎只包含具有多重索引的numpy数组。我会使用numpy，但是当创建数组的时候，如果不是每一行的长度都相等，我会遇到问题。我只得到一个1D numpy数组。我的数据大多数可能是字符串，如果这影响任何东西。

Answer 1

如果您通过密码'a', 'b', 'c'的字典，您告诉它列名为'a', 'b'和'c'。但是你的列没有被命名。如果您使用的是MultiIndex，那么您的列没有单一名称，而是一个名称元组，每个级别都有一个名称。因此，您需要为每列指定具有完整元组的数据：

d={('one', 'a'):[0,0,0], ('two', 'b'):[0,0,0], ('two', 'c'):[0,0,0]}