在没有数据框的情况下将 NumPy 数组转换为 Pandas

Question

出于某种奇怪的原因，我的教授希望我们在不使用 dataframe 方法的情况下将给定的 Numpy 数组转换为 Pandas。 关于我应该如何解决这个问题的任何建议？ 真的不知道从哪里开始。 谢谢你。

问题：

Pandas 提供了各种方法来更有效地处理数据。 因此，我们将 NumPy 数据转换为 Pandas 数据帧类型。 编写一个函数 convert_to_df(data)，它使用数据的 dtype 名称作为列标题及其关联的数据值。

您不能为此任务使用 pd.DataFrame() 函数

Answer 1

我认为您遗漏了很多信息，或者混淆了术语。

• dataframe dataframe method - 有一个pd.DataFrame类； 那不是一种method 。

• our NumPy data是什么？ 由于缺乏信息，我很想结束这个问题。

但是，短语data's dtype names表明您的data是结构化数组，具有复合 dtype 和字段名称。

所以一个疯狂的猜测是你有一个像这样的数组：

In [117]: data = np.ones(3, 'i,f,U10')

In [118]: data
Out[118]: 
array([(1, 1., '1'), (1, 1., '1'), (1, 1., '1')],
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<U10')])

有一个DataFrame类方法可以从这样的数组中创建一个框架：

In [119]: df=pd.DataFrame.from_records(data)

In [120]: df
Out[120]: 
   f0   f1 f2
0   1  1.0  1
1   1  1.0  1
2   1  1.0  1

但是使用类定义方法（据说你不应该使用），我们得到同样的结果：

In [121]: pd.DataFrame(data)
Out[121]: 
   f0   f1 f2
0   1  1.0  1
1   1  1.0  1
2   1  1.0  1

我们不知道你在学习什么。 好的家庭作业问题建立在已经教过的东西上。 我不知道这种混乱和缺乏信息有多少是导师的，有多少是你的。