Ho un array Numpy composto da una lista di liste, che rappresenta un array bidimensionale con etichette di riga e nomi di colonna come mostrato di seguito:
data = array([['','Col1','Col2'],['Row1',1,2],['Row2',3,4]])
Vorrei che il DataFrame risultante avesse Row1 e Row2 come valori di indice, e Col1, Col2 come valori di intestazione
Posso specificare l'indice come segue:
df = pd.DataFrame(data,index=data[:,0]),
tuttavia non sono sicuro di come assegnare al meglio le intestazioni di colonna.
È necessario specificare data
, index
e colonne
al costruttore di DataFrame
, come 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: come nel commento di @joris, potrebbe essere necessario cambiare sopra in np.int_(data[1:,1:])
per avere il tipo di dati corretto.
Ecco una soluzione facile da capire
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
Sono d'accordo con Joris; sembra che dovresti farlo in modo diverso, come con array di record numpy. Modificando "opzione 2" da questa grande risposta, potresti farlo così:
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)