从Numpy数组创建一个Pandas DataFrame。如何指定索引列和列头？

我有一个由列表组成的Numpy数组，代表一个二维数组，其行标和列名如下所示。

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

我希望得到的DataFrame有Row1和Row2作为索引值，而Col1, Col2作为标题值

我可以按以下方式指定索引。

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

但是我不确定如何最好地分配列标题。

Georgy
已编辑的问题 17日 四月 2018 в 12:53
编程
python pandas numpy
24日 十二月 2013 в 3:09
26 种观点
解决办法

你需要在DataFrame构造函数中指定data、index和columns，如图。

>>> 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

编辑: 如同@joris的评论，你可能需要将上面的内容改为np.int_(data[1:,1:])以获得正确的数据类型。

behzad.nouri
编辑本段答案6日 三月 2016 в 12:28
评论(2)

这里有一个容易理解的解决方案

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
编辑本段答案7日 八月 2019 в 8:34
评论(1)

我同意Joris的观点；看起来你应该用不同的方式来做这件事，就像用numpy记录数组。修改一下这个伟大的答案中的"选项2"，你可以这样做。

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
编辑本段答案23日 五月 2017 в 12:26
评论(0)