将 numpy 数组转换为 Pandas 数据框

Question

我有一个大小为31x36的 numpy 数组，我想将其转换为31x36数据帧以进行处理。 我正在尝试使用以下代码转换它：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.array(range(1, 31)),
          columns=np.array(range(1, 36)))

但是，我收到以下错误：

ValueError: 传递值的形状是 (36, 31)，索引意味着 (35, 30)

如何解决问题并正确转换？

Answer 1

至于您尝试失败的原因，范围相差 1

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.array(range(1, 32)),
          columns=np.array(range(1, 37)))

由于最后一个值不包含在范围内

实际上，看看你在做什么，你本可以做的：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.arange(1, 32)),
          columns=np.arange(1, 37)))

或者在纯pandas ：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=pd.RangeIndex(range(1, 32)),
          columns=pd.RangeIndex(range(1, 37)))

此外，如果您不指定索引和列参数，则会生成一个自动生成的索引和列，它们将从0开始。 不清楚为什么需要它们从1开始

您也可以没有传递索引和列参数，只是在构造后修改它们：

In[9]:
df = pd.DataFrame(adaption)
df.columns = df.columns+1
df.index = df.index + 1
df

Out[9]: 
          1         2         3         4         5         6
1 -2.219072 -1.637188  0.497752 -1.486244  1.702908  0.331697
2 -0.586996  0.040052  1.021568  0.783492 -1.263685 -0.192921
3 -0.605922  0.856685 -0.592779 -0.584826  1.196066  0.724332
4 -0.226160 -0.734373 -0.849138  0.776883 -0.160852  0.403073
5 -0.081573 -1.805827 -0.755215 -0.324553 -0.150827 -0.102148

Answer 2

您遇到错误，因为range(start, end)的end参数是non-inclusive 。 您有几个选项可以解决这个问题：

不要传递索引和列

只需使用df = pd.DataFrame(matrix) 。 pd.DataFrame构造函数隐式添加整数索引。

传入数组的形状

matrix.shape给出了行数和列数的元组，因此您无需手动指定它们。 例如：

df = pd.DataFrame(matrix, index=range(matrix.shape[0]),
                          columns=range(matrix.shape[1]))

如果需要从1开始，记得加 1：

df = pd.DataFrame(matrix, index=range(1, matrix.shape[0] + 1),
                          columns=range(1, matrix.shape[1] + 1))

Answer 3

除了上述答案， range(1, X)描述了从1到X-1的一组数字。 您需要使用range(1, 32)和range(1, 37)来执行您所描述的操作。