将两个numpy数组转换为数据框

Question

我想将两个 numpy 数组转换为一个包含两列的 DataFrame。 第一个 numpy 数组“图像”的形状为 102, 1024。 第二个 numpy 数组“标签”的形状为 (1020, )

我的核心代码是：

images=np.array(images)
label=np.array(label)
l=np.array([images,label])
dataset=pd.DataFrame(l)

但事实证明这是一个错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

如何将这两个 numpy 数组转换为一个数据框中的两列？

Answer 1

你也可以使用hstack

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

Answer 2

来自工程学，我喜欢创建矩阵的视觉方面。

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

需要更多的代码，但也可以使用 Numpy 数组。

Answer 3

您不能轻松地将它们堆叠起来，尤其是如果您希望将它们作为不同的列，因为您不能在 DataFrame 的一列中插入二维数组，因此您需要将其转换为其他内容，例如 @ 987654321@。

所以这样的事情会起作用：

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

这将创建一个有 1020 行和 2 列的 DataFrame，其中第二列中的每个项目都包含长度为 1024 的一维数组。