[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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