如何将数组转换为数据框？答案

【问题标题】：How can I convert array to dataframe?如何将数组转换为数据框？
【发布时间】：2021-08-21 06:23:43
【问题描述】：

我有一个数据框：

ID
239200202
14700993
1153709258720067584

并以数组形式 [1,1,0] 输出 id 是否为机器人如何将其组合成一个数据框，例如：

ID	Bot
239200202	bot
14700993	bot
1153709258720067584	Not bot

我试过这段代码，但没有用：

test = pd.read_csv('./user_data/user_lookup/dataset/test_dataframe.csv', index_col=1)
df = pd.DataFrame(columns=['UserID','Bot/Not'])
for index,row in test.iterrows():
   if test[index] == 1:
      df.loc[index,['UserID']] = test['User ID']
      df.loc[index,['Bot/Not']] = 'Bot'
   if test[index] == 0:
      df.loc[index, ['UserID']] = test['User ID']
      df.loc[index, ['Bot/Not']] = 'Not-Bot'
print(df)

如果有人可以帮助我，那就太好了。谢谢

【问题讨论】：

test_dataframe.csv 是否仅包含 ID？
数组的名称是什么？
是的 test_dataframe.csv 只有 ids。我删除了其余的列，因为我不需要它。
array 是一个输出：pred_logreg_test = logreg.predict(test_scaled) 我正在预测输出数组的 id 是否是机器人
你可以使用pandas assign，对于你的数组/列表你可以做一个列表理解arr =[1,1,0]arr = ['Bot' if x==1 else 'Not-Bot' for x in arr]

标签： python python-3.x pandas dataframe csv

【解决方案1】：

根据你在问题中给出的提示，

您可以将列名Bot 添加到测试数据框中，如下所示：

new_pred = ['bot' if x==1 else 'Not bot' for x in pred_logreg_test]
test['Bot'] = list(new_pred)

【讨论】：

【解决方案2】：

以上问题的解决方法如下

array = [1,1,0]
df['BOT']=df.loc[df['ID'].isin(array)]

【讨论】：

【解决方案3】：

这里最好与 pd.concat 一起使用，将这 2 个 df 合并为一个

另外，在使用 DataFrames 时尽量避免迭代，它的速度要慢得多

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'ID': [100, 101, 102]})
bot_not_bot = np.array([1,0,1])
df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'bot/not bot': bot_not_bot})], axis=1)

不要使用速度较慢的 iterrows，而是使用 apply 在较大规模的 DataFrames 上获得更快的结果

df['bot/not bot'] = df['bot/not bot'].apply(lambda x: 'Bot' if x else 'Not Bot')

这是使用Dataframes的正确方法，避免迭代

【讨论】：

【解决方案4】：

对数组使用索引：

df = pd.DataFrame({'UserID': [239200202, 14700993, 1153709258720067584]})
is_bot = np.array([1,1,0])
df['Bot'] = np.array(['not bot', 'bot'])[is_bot]

【讨论】：