我有一个由列表的列表组成的Numpy数组，表示一个具有行标签和列名的二维数组，如下所示:
data = array([['','Col1','Col2'],['Row1',1,2],['Row2',3,4]])
我希望得到的DataFrame有Row1和Row2作为索引值，Col1, Col2作为头值
我可以这样指定索引:
df = pd.DataFrame(data,index=data[:,0]),
但是我不确定如何最好地分配列标题。
当前回答
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)
其他回答
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
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)
我认为这是一个简单而直观的方法:
data = np.array([[0, 0], [0, 1] , [1, 0] , [1, 1]])
reward = np.array([1,0,1,0])
dataset = pd.DataFrame()
dataset['StateAttributes'] = data.tolist()
dataset['reward'] = reward.tolist()
dataset
返回:
但这里详细介绍了性能影响:
如何设置pandas列的值为列表
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
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)
