Ustvarjanje podatkovnega okvira Pandas DataFrame iz polja Numpy: Kako določim stolpec z indeksom in glave stolpcev?

Imam polje Numpy, sestavljeno iz seznama seznamov, ki predstavlja dvodimenzionalno polje z oznakami vrstic in imeni stolpcev, kot je prikazano spodaj:

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

Želel bi, da ima rezultat DataFrame vrstico1 in vrstico2 kot indeksni vrednosti ter stolpca1, stolpec2 kot vrednosti glave

Indeks lahko določim na naslednji način:

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

vendar nisem prepričan, kako najbolje dodeliti glave stolpcev.

Georgy
Edited question Npopoldan 48p17.4.20181tni 48trpopoldanni april 2018 в 12:53
Programiranje
python pandas numpy
Npopoldan 7p24.12.20131tni 7trpopoldanni december 2013 в 3:09
16 ogledi
Rešitev

V konstruktorju DataFrame morate navesti podatke, indeks in stolpce, kot v naslednjem primeru:

>>> 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: kot v komentarju @joris, boste morda morali spremeniti zgornji vnos v np.int_(data[1:,1:]), da boste imeli pravilen tip podatkov.

behzad.nouri
Edited answer Npopoldan 40p6.3.20166tni 40trpopoldanni marec 2016 в 12:28
Komentarji (2)

Tukaj je preprosta in razumljiva rešitev

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
Edited answer Ndopoldan 49p7.8.20192tni 49trdopoldanni avgust 2019 в 8:34
Komentarji (1)

Strinjam se z Jorisom; zdi se, da bi morali to narediti drugače, kot z numpy record arrays. Če spremenite "možnost 2" iz tega odličnega odgovora, lahko to storite takole:

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
Edited answer Npopoldan 21p23.5.20171tni 21trpopoldanni maj 2017 в 12:26
Komentarji (0)