不是很短，但也许能帮到你。

创建数组

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.array([['col1', 'col2'], [4.8, 2.8], [7.0, 1.2]])

>>> data
array([['col1', 'col2'],
       ['4.8', '2.8'],
       ['7.0', '1.2']], dtype='<U4')

创建数据帧

df = pd.DataFrame(i for i in data).transpose()
df.drop(0, axis=1, inplace=True)
df.columns = data[0]
df

>>> df
  col1 col2
0  4.8  7.0
1  2.8  1.2

你需要为DataFrame构造函数指定数据、索引和列，如下所示:

>>> pd.DataFrame(data=data[1:,1:],    # values
...              index=data[1:,0],    # 1st column as index
...              columns=data[0,1:])  # 1st row as the column names

编辑:在@joris注释中，您可能需要更改为np.int_(data[1:，1:])以拥有正确的数据类型。

    >>import pandas as pd
    >>import numpy as np
    >>data.shape
    (480,193)
    >>type(data)
    numpy.ndarray
    >>df=pd.DataFrame(data=data[0:,0:],
    ...        index=[i for i in range(data.shape[0])],
    ...        columns=['f'+str(i) for i in range(data.shape[1])])
    >>df.head()
    [![array to dataframe][1]][1]

我同意Joris的观点;似乎您应该以不同的方式执行此操作，就像使用numpy记录数组一样。修改这个答案中的“选项2”，你可以这样做:

import pandas
import numpy

dtype = [('Col1','int32'), ('Col2','float32'), ('Col3','float32')]
values = numpy.zeros(20, dtype=dtype)
index = ['Row'+str(i) for i in range(1, len(values)+1)]

df = pandas.DataFrame(values, index=index)

这里有一个简单易懂的解决方案

import numpy as np
import pandas as pd

# Creating a 2 dimensional numpy array
>>> data = np.array([[5.8, 2.8], [6.0, 2.2]])
>>> print(data)
>>> data
array([[5.8, 2.8],
       [6. , 2.2]])

# Creating pandas dataframe from numpy array
>>> dataset = pd.DataFrame({'Column1': data[:, 0], 'Column2': data[:, 1]})
>>> print(dataset)
   Column1  Column2
0      5.8      2.8
1      6.0      2.2

这可以通过使用pandas DataFrame的from_records来实现

import numpy as np
import pandas as pd
# Creating a numpy array
x = np.arange(1,10,1).reshape(-1,1)
dataframe = pd.DataFrame.from_records(x)