将numpy数组转换为数据框列？答案

【问题标题】：Converting numpy array into dataframe column?将numpy数组转换为数据框列？
【发布时间】：2017-11-09 12:17:17
【问题描述】：

如何将 numpy 数组转换为数据框列。假设我创建了一个空数据框df，然后循环代码以创建 5 个 numpy 数组。我的 for 循环的每次迭代，我想将我在该迭代中创建的 numpy 数组转换为我的数据框中的一列。澄清一下，我不想在循环的每次迭代中都创建一个新的数据框，我只想在现有的数据框中添加一列。我下面的代码是粗略的，语法不正确，但说明了我的观点。

df = pd.dataframe()
for i in range(5):
   arr = create_numpy_arr(blah) # creates a numpy array
   df[i] = # convert arr to df column

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

这是最简单的方法：

df['column_name']=pd.Series(arr)

【讨论】：

【解决方案2】：

这样就可以了

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame()

for i in range(5):
    arr = np.random.rand(10)
    df[i] = arr

也许更简单的方法是使用矢量化

arr = np.random.rand(10, 5)
df = pd.DataFrame(arr)

【讨论】：

【解决方案3】：

由于您想从数组中创建一列而不是整个 DataFrame，您可以这样做

import pandas as pd
import numpy as np

column_series = pd.Series(np.array([0, 1, 2, 3]))

将该列分配给现有的DataFrame：

df = df.assign(column_name=column_series)

上面会在df中添加一个名为column_name的列。

相反，如果您没有任何 DataFrame 可分配这些值，则可以将 dict 传递给构造函数，以从您的 numpy 数组创建命名列：

df = pd.DataFrame({ 'column_name': np.array([0, 1, 2, 3]) })

【讨论】：