【问题标题】:Use different columns for different arrays Pandas对不同的数组使用不同的列 Pandas
【发布时间】:2021-10-25 04:08:01
【问题描述】:

我希望有人能够帮助我。我正在学习使用 Pandas,但我不知道这是否可行,我有一个形状为:(50,1001) 的数组,我想将其转换为一个包含 1001 列和 50 行的数据框.

我想用我的数组做什么的例子:

arr = [['10','24','32','63'...'70'],['14','85','56','14',...,'45']]

使用:

df = pd.DataFrame(arr)

给予:

| Column 1  | Column 2 |...|Column n|
|-----------|----------|---|--------|
|  10       | 24       |...|70      |
|  14       | 85       |...|45      |

当我想要的时候:

| Column 1  | Column 2 |
|-----------|----------|
|  10       | 14       |
|  24       | 85       |
|...        |...       | 
|  70       | 45       |

我尝试过重塑数组,尝试转置数组,尝试将其作为列表和字典进行,但到目前为止没有运气。

【问题讨论】:

    标签: python arrays pandas dataframe numpy


    【解决方案1】:

    尝试使用转置功能,pd.DataFrame.T

    df = pd.DataFrame(arr)
    

    现在df 将是预期的数据帧。

    【讨论】:

    • 谢谢!试过了,得到了 1001 行和 50 列:/ 反过来需要它
    • @AbigailValadez 那么常规的df = pd.DataFrame(arr) 应该可以工作,如果可以,请接受并投票
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