堆栈内存溢出
  简体   繁体   English

如何在pandas 2d数据帧中复制numpy 2d数组

[英]How to copy numpy 2d array in pandas 2d dataframe

 原文  2016-02-27 06:55:45  1   2    python/ arrays/ numpy/ pandas

问题描述

I have a pandas dataframe which has structure like below: 我有一个pandas数据框，其结构如下： 

print raster_arr_df

      60.25 60.50 60.75 61.00 61.25 61.50 61.75 62.00 62.25 62.50  ...  94.75  \
3.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
3.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
3.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
4.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
4.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
4.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
4.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
5.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
5.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
5.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
5.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
6.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
6.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
6.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
6.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
7.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
7.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
7.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
7.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
8.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
8.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
8.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
8.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
9.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
9.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
9.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
9.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
10.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
10.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
10.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
...     ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...  ...    ...   
35.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
36.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
36.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
36.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
36.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
37.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
37.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
37.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
37.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
38.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
38.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
38.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
38.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
39.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
39.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
39.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
39.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
40.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
40.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
40.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
40.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
41.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
41.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
41.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
41.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
42.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
42.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
42.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
42.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   
43.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...    NaN   

      95.00 95.25 95.50 95.75 96.00 96.25 96.50 96.75 97.00  
3.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
3.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
3.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
4.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
4.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
4.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
4.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
5.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
5.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
5.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
5.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
6.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
6.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
6.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
6.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
7.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
7.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
7.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
7.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
8.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
8.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
8.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
8.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
9.00    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
9.25    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
9.50    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
9.75    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
10.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
10.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
10.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
...     ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...   ...  
35.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
36.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
36.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
36.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
36.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
37.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
37.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
37.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
37.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
38.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
38.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
38.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
38.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
39.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
39.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
39.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
39.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
40.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
40.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
40.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
40.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
41.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
41.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
41.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
41.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
42.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
42.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
42.50   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
42.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
43.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  

[160 rows x 148 columns]

And my numpy array looks like below: 我的numpy数组如下所示： 

print raster_arr

[[ 0.          0.          0.         ...,  0.64464766  0.78923023
   0.90317035]
 [ 0.          0.          0.         ...,  1.39210367  2.56416273
   1.28261185]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.63526356  0.66092908
   1.5844413 ]
 ..., 
 [ 2.04395676  1.64457083  1.70771551 ...,  8.11063385  2.57144356
   1.60219038]
 [ 2.46784496  2.20636702  1.82298481 ...,  2.11637998  2.1444006
   2.13336754]
 [ 3.26898718  3.19584775  2.69124269 ...,  2.74416089  2.27447248
   6.18890047]]

Process finished with exit code 0

I want to copy all the values in numpy to pandas dataframe with the define index and columns in dataframe. 我想使用dataframe中的define索引和列将numpy中的所有值复制到pandas数据帧。

The shape of both the pandas dataframe and the numpy array is the same. pandas数据帧和numpy数组的形状是相同的。

2 个解决方案

解决方案1
 5  2016-02-27 07:08:28

You can use DataFrame constructor like: pd.DataFrame(data=raster_arr, index=raster_arr_df.index, columns=raster_arr_df.columns) : 您可以使用DataFrame构造函数，例如： pd.DataFrame(data=raster_arr, index=raster_arr_df.index, columns=raster_arr_df.columns) ：

data : numpy ndarray (structured or homogeneous), dict, or DataFrame Dict can contain Series, arrays, constants, or list-like objects data ：numpy ndarray（结构化或同类），dict或DataFrame Dict可以包含Series，数组，常量或类似列表的对象

index : Index or array-like Index to use for resulting frame. index ：用于结果帧的索引或类似数组的索引。 Will default to np.arange(n) if no indexing information part of input data and no index provided 如果没有索引信息部分输入数据且没有提供索引，则默认为np.arange（n）

columns : Index or array-like Column labels to use for resulting frame. columns ：用于结果帧的索引或类似数组的列标签。 Will default to np.arange(n) if no column labels are provided 如果未提供列标签，则默认为np.arange（n）

Sample: 样品： 

print raster_arr_df
     a    b    c    d
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN

print raster_arr
[[1 1 3 0]
 [4 2 6 0]
 [4 3 9 5]]

print pd.DataFrame(data=raster_arr, index=raster_arr_df.index, columns=raster_arr_df.columns)
   a  b  c  d
1  1  1  3  0
2  4  2  6  0
3  4  3  9  5

解决方案2
 2 已采纳  2016-02-27 07:07:37

pandas.DataFrame(< numpy array >, index=df.index, columns=df.columns, dtype=None, copy=False) pandas.DataFrame（< numpy array >，index = df.index，columns = df.columns，dtype = None，copy = False）

where: data is your numpy array, index is your rows for dataframe, columns is the columns. 其中：data是你的numpy数组，index是数据帧的行，列是列。

暂无
暂无

声明:本站的技术帖子网页，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要转载，请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

相关问题 如何将稀疏的熊猫数据框转换为二维Numpy数组 - How to transform a sparse pandas dataframe to a 2d numpy array 如何将2D numpy数组复制到另一个numpy数组 - How to copy a 2D numpy array into another numpy array 使用二维 numpy 数组中的索引对 Pandas 数据框进行有效子集 - Efficient subsetting of pandas dataframe with indexes in 2d numpy array 将2d numpy数组分配给pandas DataFrame时出现意外行为 - Unexpected behavior in assigning 2d numpy array to pandas DataFrame 将Pandas Dataframe列获取为2D numpy数组dtype - Get Pandas Dataframe column as 2D numpy array dtype 替换基于pandas数据帧的numpy 2D数组中的值 - Replace values in numpy 2D array based on pandas dataframe 如何将 3d np 数组转换为二维 pandas dataframe - How to convert 3d np array to 2d for pandas dataframe 将2D numpy数组转换为dataframe行 - Converting a 2D numpy array to dataframe rows 使用Pandas，Matplotlib和Numpy绘制2D数组 - Plot 2D array with Pandas, Matplotlib, and Numpy 将pandas系列转化为二维numpy阵列 - Transforming pandas series into 2D numpy array
相关标签
 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM