Erstellen eines Pandas DataFrame aus einem Numpy-Array: Wie gebe ich die Indexspalte und die Spaltenüberschriften an?

Ich habe ein Numpy-Array, das aus einer Liste von Listen besteht und ein zweidimensionales Array mit Zeilenbeschriftungen und Spaltennamen darstellt, wie unten gezeigt:

data = array([['','Col1','Col2'],['Row1',1,2],['Row2',3,4]])

Ich möchte, dass der resultierende DataFrame Row1 und Row2 als Indexwerte und Col1, Col2 als Kopfwerte hat

Ich kann den Index wie folgt angeben:

df = pd.DataFrame(data,index=data[:,0]),

Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie ich die Spaltenüberschriften am besten zuweisen kann.

Georgy
Bearbeitete Frage 17. April 2018 в 12:53
Programmierung
python pandas numpy
24. Dezember 2013 в 3:09
12 Aufrufe
Lösung

Sie müssen data, index und columns im DataFrame Konstruktor angeben, wie in:

>>> pd.DataFrame(data=data[1:,1:],    # values
...              index=data[1:,0],    # 1st column as index
...              columns=data[0,1:])  # 1st row as the column names

edit: wie im @joris-Kommentar, müssen Sie möglicherweise oben in np.int_(data[1:,1:]) ändern, um den richtigen Datentyp zu haben.

behzad.nouri
Bearbeitete Antwort 6. März 2016 в 12:28
Kommentare (2)

Hier ist eine leicht verständliche Lösung

import numpy as np
import pandas as pd

# Creating a 2 dimensional numpy array
>>> data = np.array([[5.8, 2.8], [6.0, 2.2]])
>>> print(data)
>>> data
array([[5.8, 2.8],
       [6. , 2.2]])

# Creating pandas dataframe from numpy array
>>> dataset = pd.DataFrame({'Column1': data[:, 0], 'Column2': data[:, 1]})
>>> print(dataset)
   Column1  Column2
0      5.8      2.8
1      6.0      2.2
Jaroslav Bezděk
Bearbeitete Antwort 7. August 2019 в 8:34
Kommentare (1)

Ich stimme mit Joris; es scheint, wie Sie dies anders tun sollten, wie mit numpy Datensatz-Arrays. In Abwandlung von "Option 2" aus diese großartige Antwort, könnten Sie es so machen:

import pandas
import numpy

dtype = [('Col1','int32'), ('Col2','float32'), ('Col3','float32')]
values = numpy.zeros(20, dtype=dtype)
index = ['Row'+str(i) for i in range(1, len(values)+1)]

df = pandas.DataFrame(values, index=index)
Community
Bearbeitete Antwort 23. Mai 2017 в 12:26
Kommentare (0)