如何将 3d numpy 数组转换为 numpy 1d 数组的 pandas 数据帧？

Question

我有一个numpy 3d 数组。 我想从中创建一个pandas数据框，它的行数与数组的第一个维度的大小一样多，列数将是第二个维度的大小。 数据帧的值应该是具有第三维大小的实际向量（ numpy数组）。

就像我有这个大小为(2, 3, 5)的数组：

>>> arr
array([[[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  6.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [11., 22., 33., 44., 66.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]])

我想把它变成这个数据框（并用原生的numpy和/或pandas方法有效地做到这一点）：

>>> df_arr
                        col0                            col1                       col2
0  [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]       [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]  [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 6.0]
1  [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]  [11.0, 22.0, 33.0, 44.0, 66.0]  [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

Answer 1

pd.DataFrame.from_records有效：

pd.DataFrame.from_records(arr, columns=['col0', 'col1', 'col2'])
                        col0  ...                       col2
0  [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]  ...  [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 6.0]
1  [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]  ...  [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

[2 rows x 3 columns]