如何用几个numpy 1d数组创建一个pandas DataFrame？

Question

我已经创建了一些np.arrays来与它们进行一些计算。 （所有都具有相同的大小[100,1]）现在我想创建一个pandas Dataframe，每个数组应该是该DF的一列。 数组的名称应该是DataFrame的标头。

在Matlab中，我很容易就这样做：

Table = table（array1，array2，array3，...）;

我怎么能用Python做到这一点？

提前致谢！

Answer 1

让我们说这些是你的数组：

arr1, arr2, arr3 = np.zeros((3, 100, 1))

arr1.shape
Out: (100, 1)

您可以使用hstack来堆叠它们并将生成的2D数组传递给DataFrame构造函数：

df = pd.DataFrame(np.hstack((arr1, arr2, arr3)))

df.head()
Out: 
     0    1    2
0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0
4  0.0  0.0  0.0

或者将列命名为arr1 ， arr2 ，...：

df = pd.DataFrame(np.hstack((arr1, arr2, arr3)), 
                  columns=['arr{}'.format(i+1) for i in range(3)])

这使

df.head()
Out: 
   arr1  arr2  arr3
0   0.0   0.0   0.0
1   0.0   0.0   0.0
2   0.0   0.0   0.0
3   0.0   0.0   0.0
4   0.0   0.0   0.0

Answer 2

使用numpy.concatenate为2d数组和DataFrame构造函数的解决方案：

df = pd.DataFrame(np.concatenate([arr1, arr2, arr3], axis=1), columns= ['a','b','c'])