如何將一堆二維數組作為時間序列Pandas.DataFrame分配到每個網格中？

Question

這是我的問題：
我有一些二維數組數據，它們按時間表示每個網格中某些化學物質的濃度，如下所示：
http://i12.tietuku.com/4501009ea445c286.png 。
我想從二維數組中提取每個網格的數據，然后按照時間序列將每個網格保存到一個獨立的DataFrame中。
如何使此循環過程簡單？ 例如：

輸入數據：

K1  = np.random.rand(50,50),          
K2 = np.random.rand(50,50), 
.       
.      
.       
.      
.      
.      
.      
 Kn = np.random.rand(50,50).  

目標：

f1 = [K1[0,0],K2[0,0], K3[0,0] ..... Kn[0,0]]        
f2 = [K1[0,1],K2[0,1], K3[0,1] ..... Kn[0,1]]         
.          
.        
.         
.          
f2500 = [K1[49,49],K2[49,49], K3[49,49] ..... Kn[49,49]]

Answer 1

看起來，只創建一個數據幀，而f1，f2，f3是不同的列可能會更好：

In [9]:

K1 = np.random.rand(50,50)        
K2 = np.random.rand(50,50) 
K3 = np.random.rand(50,50) 
K_list = [K1, K2, K3]
In [10]:

df = pd.DataFrame(np.vstack([item.ravel() for item in K_list]).T,
                  columns=['f1','f2','f3'],
                  index=pd.date_range(start='1900-01-01', periods=2500))
print df.head()
                  f1        f2        f3
1900-01-01  0.433388  0.530670  0.603563
1900-01-02  0.420193  0.870925  0.008032
1900-01-03  0.535433  0.941497  0.407027
1900-01-04  0.754523  0.523739  0.320910
1900-01-05  0.091197  0.582181  0.834773