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

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

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

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()

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)

    >>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]