Python 将大型 numpy 数组转换为 pandas 数据框

Question

我收到了一大段代码，这些代码仅适用于 pandas 数据帧作为输入。我目前有一个相当大的 numpy 数组。我需要将其转换为 Pandas 数据框。

Dataframe 将有 288 行(289 列名称)和 1801 列。我有一个大小为 1801 的数组，它将是数据框中的所有列名。然后我有一个大小为 (288) 的数组，它将填充第一列。然后我有一个形状数组 (1800, 288) 将填充 2-1801 列。有没有一种简单的方法可以将其转换为数据框而无需单独定义所有 1801 列？

我知道我可以定义像 column2=array[0,:], column3=array[1,:] 这样的列，但是对于 1801 列这将是很多工作。

Answer 1

您可以将 numpy 数组直接传递给 DataFrame 构造函数:

In [11]: a = np.random.rand(3, 5)

In [12]: a
Out[12]:
array([[ 0.46154984,  0.08813473,  0.57746049,  0.42924157,  0.34689139],
       [ 0.29731858,  0.83300176,  0.15884604,  0.44753895,  0.56840054],
       [ 0.02479636,  0.76544594,  0.24388046,  0.06679485,  0.94890838]])

In [13]: pd.DataFrame(a)
Out[13]:
          0         1         2         3         4
0  0.461550  0.088135  0.577460  0.429242  0.346891
1  0.297319  0.833002  0.158846  0.447539  0.568401
2  0.024796  0.765446  0.243880  0.066795  0.948908

In [14]: pd.DataFrame(a.T)
Out[14]:
          0         1         2
0  0.461550  0.297319  0.024796
1  0.088135  0.833002  0.765446
2  0.577460  0.158846  0.243880
3  0.429242  0.447539  0.066795
4  0.346891  0.568401  0.948908