使用列表中的標簽將 numpy 數組轉換為 pandas dataframe

Question

請建議如何執行以下預突變：

array = [1, 3, 2] (numpy.ndarray)

l1 = ['foo_qwe1_ert1', 'bar_qwe2_ert2', 'baz_qwe3_ert3'] (list)

我需要得到以下 pandas dataframe：

專欄1	專欄2	專欄3
富	qwe1	ert1
巴茲	qwe3	ert3
酒吧	qwe2	ert2

問題是列表包含從 0 到 30 的文本標簽（格式：XXX_YYY_ZZZ）和 numpy.array 具有形狀（3536，）並包含從 0 到 30 的數字。我需要為數組中的每個數字分配 label 並將其保存為 pandas dataframe

Answer 1

您可以使用：

df = pd.DataFrame(data={'list':['foo_qwe1_ert1', 'bar_qwe2_ert2', 'baz_qwe3_ert3']})
df[['Column1', 'Column2', 'Column3']] = df['list'].str.split('_', expand=True)
df.drop(columns=['list'], inplace=True)

OUTPUT:

  Column1 Column2 Column3
0     foo    qwe1    ert1
1     bar    qwe2    ert2
2     baz    qwe3    ert3

Answer 2

首次使用：

df = pd.DataFrame([x.split('_') for x in l1], columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print (df)
  Column1 Column2 Column3
0     foo    qwe1    ert1
1     bar    qwe2    ert2
2     baz    qwe3    ert3

Answer 3

您可以使用str.split然后reindex ：

df = pd.Series(l1).str.split('_', expand=True)
df.index = [1,2,3]
df = df.reindex(array).reset_index(drop=True).rename(columns={i:'Column'+str(i+1) for i in df.columns})

Output：

  Column1 Column2 Column3
0     foo    qwe1    ert1
1     baz    qwe3    ert3
2     bar    qwe2    ert2