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.
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.
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
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)