如何使用for循环创建一定长度的numpy数组（或pandas数据框）？答案

【问题标题】：How to create a numpy array (or pandas dataframe) of a certain length using for-loop?如何使用for循环创建一定长度的numpy数组（或pandas数据框）？
【发布时间】：2020-10-14 03:18:45
【问题描述】：

我正在尝试创建一个 pandas DataFrame 来收集我拥有的所有内容，但是我很难将列表中的 numpy 数组组合成一个数组。

假设我有以下数据：

df0 = pd.DataFrame([[1,2],[2,2],[3,1],[4,4],[5,4]], columns = ['A','B'])

collect = []
for i in range(5):
    collect.append(df0.mean())
    collect.append((i**2+2))

在这里，我显然通过循环相同的数据帧 5 次使其更简单，但在我的实际数据中，每次迭代都经过数据帧中的不同列。无论如何，我想要一个最终结果：

 A    B   i
3.0  2.6  2
3.0  2.6  3
3.0  2.6  6
3.0  2.6  11
3.0  2.6  18

但我无法创建 5x3 矩阵，因为 len(collect) 是 10。我认为我在 for 循环中没有以正确的方式使用 .append。如何创建一个数组，使len(collect) 为 5 或 15？我在想，如果它的长度为 5，我们可以简单地转置 collect 或者它的长度为 15，我们可以对其进行整形。

编辑：我稍微更改了第三列，以便人们可以看到它与简单的索引列不同。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

你可以用transform做到这一点

df0.groupby([1]*len(df)).transform('mean')
   A    B
0  3  2.6
1  3  2.6
2  3  2.6
3  3  2.6
4  3  2.6

【讨论】：

如何在此处添加第三列？在上面的例子中，它是索引列，但在我的代码中，它是另一个结果，所以我需要它作为另一个列。
@NewbieAF df0.groupby([1]*len(df)).transform('mean').reset_index()
第三列不是索引列，它是完全不同结果的列（我知道我在问题的示例中很懒惰），所以这仍然不太有效。我需要使用附加在 for 循环中的特定数字来创建第三列。我编辑了问题以使其更清晰。

【解决方案2】：

试试这个：

A_mean, B_mean = df0.mean()
result = [[A_mean, B_mean, i**2+2] for i in range(len(df0))]
collect = pd.DataFrame(result, columns=['A', 'B', 'i'])

【讨论】：