从Numpy数组创建Pandas DataFrame:如何指定索引列和列标题？

Question

我有一个由列表列表组成的Numpy数组,表示带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]])

我希望生成的DataFrame将Row1和Row2作为索引值,将Col1,Col2作为标题值

我可以指定索引如下:

df = pd.DataFrame(data,index=data[:,0]),

但我不确定如何最好地分配列标题.

Answer 1

您需要指定data,index并columns以DataFrame构造函数,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:如在@joris注释中,您可能需要更改上面的内容np.int_(data[1:,1:])才能拥有正确的数据类型.

Answer 2

这是一个易于理解的解决方案

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

Answer 3

我同意Joris的意见; 看起来你应该这样做,就像numpy记录数组一样.从这个伟大的答案修改"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)

Answer 4

    >>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]

Answer 5

只需使用pandas DataFrame的from_records即可完成此操作

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)

Answer 6

添加到@ behzad.nouri的答案-我们可以创建一个帮助程序来处理这种常见情况：

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)

让我们尝试一下：

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

Answer 7

这是使用 numpy 数组创建熊猫数据框的简单示例。

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()

Answer 8

我认为这是一个简单直观的方法：

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：

但是这里有详细的性能影响：

如何将熊猫列的值设置为列表