从csv堆栈文件创建pandas DataFrame

Question

我想从以下csv文件创建一个熊猫DataFrame：

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EUR MS 3M;20111025;7d;1.1510;
EUR MS 3M;20111024;7d;1.1530;
EUR MS 3M;20111025;1m;1.1580;
EUR MS 3M;20111024;1m;1.1590;
...........

理想情况下，DataFrame的名称应为第一列的值（“ EUR MS 3M”），第二列的值组成的索引（“ 20111025”），DataFrame的列名称应取自第三列列（“ 7d”，“ 1m”等），并在最后一个csv列中给出相应的值（“ 1.150”等）。 我尝试了不同的方法，但是无法以正确的方式解决此问题。 我认为我应该做的第一件事应该是“解叠” csv中的值，以便首先具有对齐的索引，然后创建一个DataFrame，但实际上却不行。。。有什么线索吗？ 我仅在几周前才开始学习熊猫...感谢您的帮助！

（我正在编辑问题以使事情更清楚：我想获得一个名为EUR MS 3M的数据框，其中包含诸如：

index    7d     1m 
20111024 1.1530 1.1590 
20111025 1.1510 1.1580 

希望现在情况会更加清楚。 谢谢）

Answer 1

这样的事情怎么样：

In [103]: print data
EUR MS 3M;20111025;7d;1.1510
EUR MS 3M;20111024;7d;1.1530
EUR MS 3M;20111025;1m;1.1580
EUR MS 3M;20111024;1m;1.1590

In [104]: frame = pd.read_csv(StringIO(data), sep=';', 
                              names=['frame_name', 'index', 'column', 'value'])
In [105]: name = frame.ix[0, 'frame_name']

In [106]: rs = frame.ix[:, 1:].pivot('index', 'column', 'value')

In [107]: rs.name = name

In [108]: rs
Out[108]:
column       1m     7d
index
20111024  1.159  1.153
20111025  1.158  1.151