从 Meshgrid 重塑 Pandas DataFrame

Question

如果我构造一个熊猫数据帧如下：

import numpy as np
import pandas as pd

x = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
y = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(xx**2+yy**2)
df = pd.DataFrame(z, index=x, columns=y)

我现在有一个 41x41 的 DataFrame，其中每个值对应一个 x,y 对。我想重塑这个 DataFrame 以便我有 3 列（X、Y、Z）和 1681 行，并带有一个范围从 0-1680 的新任意索引。

作为旁注，如果我的数据框已经处于所需的形式，我相信这与撤消 df.pivot('X','Y','Z') 相同，但我不确定如何完成此操作以及。

Answer 1

为什么不在 numpy 中完成这一切呢？

>>> data = np.array([xx, yy, z]).reshape(3, -1).T
>>> data
array([[-5.01      , -5.01      , -0.0652361 ],
       [-4.76      , -5.01      , -0.59221922],
       [-4.51      , -5.01      ,  0.9936343 ], ...