如何将[x,y,value]格式嵌套列表转换为指定结构的DataFrame？

你可以通过pandas的pivot透视表功能快速完成转换，步骤如下：

1. 首先导入依赖库、定义给定的嵌套列表

import pandas as pd

lst = [[1, 1, 10], 
        [1, 2, 28.6], 
        [1, 3, 26.93], 
        [1, 4, 20],
        [2, 1, 6],
        [2, 2, 4],
        [2, 3, 6],
        [2, 4, 23],
        [3, 1, 12], 
        [3, 2, 23], 
        [3, 3, 13],
        [3, 4, 43]]

2. 先将嵌套列表转为长格式DataFrame，再通过透视得到目标结构

# 生成长表
df_long = pd.DataFrame(lst, columns=["x", "y", "value"])
# 透视转换为宽表，指定行索引、列名、填充值
mydata_frame = df_long.pivot(index="y", columns="x", values="value")
# 可选：去掉索引和列的默认名称，和你给出的预期输出格式完全对齐
mydata_frame.index.name = None
mydata_frame.columns.name = None

3. 输出验证
   打印mydata_frame即可得到你需要的结果：

1     2   3
1  10.00   6.0  12
2  28.60   4.0  23
3  26.93   6.0  13
4  20.00  23.0  43

如果需要保留部分列的整数类型，可以单独指定对应列的dtype，不会影响整体结构的正确性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jeny ericsoon