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。
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
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
其他回答
>>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]
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)
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
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