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)

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。

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)

下面是使用numpy数组创建pandas数据框架的简单示例。

import numpy as np
import pandas as pd

# create an array 
var1  = np.arange(start=1, stop=21, step=1).reshape(-1)
var2 = np.random.rand(20,1).reshape(-1)
print(var1.shape)
print(var2.shape)

dataset = pd.DataFrame()
dataset['col1'] = var1
dataset['col2'] = var2
dataset.head()

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

添加到@behzad。Nouri的回答是——我们可以创建一个helper例程来处理这个常见的场景:

def csvDf(dat,**kwargs): 
  from numpy import array
  data = array(dat)
  if data is None or len(data)==0 or len(data[0])==0:
    return None
  else:
    return pd.DataFrame(data[1:,1:],index=data[1:,0],columns=data[0,1:],**kwargs)

让我们试一试:

data = [['','a','b','c'],['row1','row1cola','row1colb','row1colc'],
     ['row2','row2cola','row2colb','row2colc'],['row3','row3cola','row3colb','row3colc']]
csvDf(data)

In [61]: csvDf(data)
Out[61]:
             a         b         c
row1  row1cola  row1colb  row1colc
row2  row2cola  row2colb  row2colc
row3  row3cola  row3colb  row3colc