python - 从 numpy 数组创建 Pandas 数据框

Question

要从 numpy 创建一个 pandas 数据框，我可以使用:

columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2] , [1,5] , [2,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1

如果我改为使用:

columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2,2] , [1,5,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1

其中每个数组是一列数据。但这会引发错误:

ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 2

pandas 是否支持这种数据格式，或者我必须使用示例 1 中的格式？

Answer 1

您需要转置您的 numpy 数组:

df_1 = pd.DataFrame(data.T, columns=columns)

要了解为什么这是必要的，请考虑数组的形状:

print(data.shape)

(2, 3)

形状元组中的第二个数字，或数组中的列数，必须等于数据框中的列数。

当我们转置数组时，数组的数据和形状被转置，使其能够被传递到具有两列的数据框中:

print(data.T.shape)

(3, 2)

print(data.T)

[[1 1]
 [2 5]
 [2 3]]