Python中如何为循环输出的统计列表添加行列表头并转为带表头的表格

报错原因说明 #

1. AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'Dataframe' 是拼写错误，pandas的DataFrame构造方法首字母D和F都要大写，小写的f会识别不到。
2. ValueError: Shape of passed values is (4, 1), indices imply (1, 4) 是因为传入构造DataFrame的数据维度不匹配：要么是直接把单组的4个统计值的一维元组当入参，要么是没有把所有分组的结果拼装成二维列表结构，导致pandas解析维度错误。
3. 你原代码里的循环变量写法也有问题：groupby迭代返回的是(分组键, 分组DataFrame)的二元组，只写一个df_grp接收的话，后续直接用grp会报未定义错误。

正确实现代码 #

你需要先把所有分组的统计结果连同对应的Segment名称一起存入一个列表，再统一转换为DataFrame，完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import math

# 初始化空列表存储所有分组的统计结果
stats_list = []

# 遍历groupby结果，分别接收分组名和分组数据
for seg_name, grp in df.groupby(['Segment']):
    grp_ci = 1.96 * np.std(grp['Conversion_Percentage'])/math.sqrt(len(grp['Conversion_Percentage']))
    grp_cvr = grp['Conversion_Percentage'].iloc[-1]
    grp_ci95plus = grp_cvr + grp_ci
    grp_ci95minus = grp_cvr - grp_ci
    # 将分组名和四个统计值一起存入列表
    stats_list.append([seg_name, grp_ci, grp_cvr, grp_ci95plus, grp_ci95minus])

# 统一转为DataFrame，指定列名后将Segment设为行索引
result_df = pd.DataFrame(stats_list, columns=['Segment', 'ci', 'cvr', 'ci95plus', 'ci95minus']).set_index('Segment')

# 直接打印即可得到你需要的表格格式输出
print(result_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abhishek Singh