使用列名称和类型将numpy ndarray转换为pandas数据框

Question

编辑：如下@floydian的注释中所述，问题是调用a = np.array(a, dtype=d)创建了一个double数组，这引起了问题。

我知道这个问题已经被问过多次了，实际上我正在研究使用包含多个类型的numpy数组创建Pandas DataFrame的问题。 但是转换时我似乎仍然有问题。 我一定很简单，很想念。 我希望有人能这么友善并指出。 下面的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
d = [('x','float'), ('y','int')]
a = np.array(a, dtype=d)

# Try 1
df= pd.DataFrame(a)
# Result - ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

# Try 2
i = [1,2]
df= pd.DataFrame(a, index=i)
# Result - Exception: Data must be 1-dimensional

Answer 1

我会这样定义数组：

a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x','float'), ('y', 'int')])
pd.DataFrame(a)

得到您想要的。

Answer 2

在事实之后将其分离的一种选择是

pd.DataFrame(a.astype("float32").T, columns=a.dtype.names).astype({k: v[0] for k, v in a.dtype.fields.items()})

Out[296]: 
     x  y
0  1.0  3
1  2.0  4