Erstellen eines Pandas DataFrames aus einem Numpy-Array: Wie kann ich die Indexspalte und Spaltenüberschriften festlegen?

Question

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

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

Ich möchte, dass das resultierende DataFrame Row1 und Row2 als Indexwerte und Col1, Col2 als Spaltenwerte hat.

Ich kann den Index wie folgt festlegen:

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

Ich bin jedoch unsicher, wie ich am besten Spaltenüberschriften zuweisen kann.

Answer 1

Geben Sie data, index und columns an den DataFrame-Konstruktor wie folgt an:

>>> pd.DataFrame(data=data[1:,1:],    # Werte
...              index=data[1:,0],    # 1. Spalte als Index
...              columns=data[0,1:])  # 1. Zeile als Spaltennamen

Wie @joris erwähnt, müssen Sie möglicherweise das obige in np.int_(data[1:,1:]) ändern, um den korrekten Datentyp zu haben.

Answer 2

Hier ist eine leicht verständliche Lösung

import numpy as np
import pandas as pd

# Erstellen eines 2-dimensionalen numpy Arrays
>>> data = np.array([[5.8, 2.8], [6.0, 2.2]])
>>> print(data)
>>> data
array([[5.8, 2.8],
       [6. , 2.2]])

# Erstellen eines pandas Dataframes aus einem numpy Array
>>> dataset = pd.DataFrame({'Spalte1': data[:, 0], 'Spalte2': data[:, 1]})
>>> print(dataset)
   Spalte1  Spalte2
0      5.8      2.8
1      6.0      2.2

Answer 3

Ich stimme Joris zu; es scheint, dass Sie dies anders machen sollten, zum Beispiel mit numpy Record-Arrays. Wenn Sie "Option 2" aus dieser großartigen Antwort ändern, 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)

Answer 4

Dies kann einfach durch Verwendung von from_records des pandas DataFrame erreicht werden

import numpy as np
import pandas as pd
# Erstellen eines numpy-Arrays
x = np.arange(1,10,1).reshape(-1,1)
datenrahmen = pd.DataFrame.from_records(x)

Answer 5

    >>import pandas as pd
    >>import numpy as np
    >>data.shape
    (480,193)
    >>type(data)
    numpy.ndarray
    >>df=pd.DataFrame(data=data[0:,0:],
    ...        index=[i for i in range(data.shape[0])],
    ...        columns=['f'+str(i) for i in range(data.shape[1])])
    >>df.head()
    [![array to dataframe][1]][1]