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Python将大型numpy数组转换为熊猫数据框

[英]Python convert large numpy array to pandas dataframe

我收到的一大堆代码仅适用于pandas数据帧作为输入。 我目前有一个很大的numpy数组。 我需要将其转换为熊猫数据框。

数据框将为288行(计算列名称为289行)和1801列。 我有一个大小为1801的数组,它将是数据框中的所有列名。 然后我有一个大小为(288)的数组,它将填充第一列。 然后我有一个形状数组(1800,288),它将填充列2-1801。 有没有一种简单的方法可以将其转换为数据帧而无需单独定义所有1801列?

我知道我可以定义诸如column2 = array [0,:],column3 = array [1 ,:]之类的列,但这将为1801列做很多工作。

您可以将numpy数组直接传递给DataFrame构造函数:

In [11]: a = np.random.rand(3, 5)

In [12]: a
Out[12]:
array([[ 0.46154984,  0.08813473,  0.57746049,  0.42924157,  0.34689139],
       [ 0.29731858,  0.83300176,  0.15884604,  0.44753895,  0.56840054],
       [ 0.02479636,  0.76544594,  0.24388046,  0.06679485,  0.94890838]])

In [13]: pd.DataFrame(a)
Out[13]:
          0         1         2         3         4
0  0.461550  0.088135  0.577460  0.429242  0.346891
1  0.297319  0.833002  0.158846  0.447539  0.568401
2  0.024796  0.765446  0.243880  0.066795  0.948908

In [14]: pd.DataFrame(a.T)
Out[14]:
          0         1         2
0  0.461550  0.297319  0.024796
1  0.088135  0.833002  0.765446
2  0.577460  0.158846  0.243880
3  0.429242  0.447539  0.066795
4  0.346891  0.568401  0.948908

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