本文介紹了如何將 Numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 Panda DataFrame的處理方法，對大家解決問題具有一定的參考價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧！
問題描述
我有一個如下所示的 Numpy 數(shù)組:
I have a Numpy array that looks like this:
[400.31865662]
[401.18514808]
[404.84015554]
[405.14682194]
[405.67735105]
[273.90969447]
[274.0894528]
當(dāng)我嘗試使用以下代碼將其轉(zhuǎn)換為 Panda Dataframe
When I try to convert it to a Panda Dataframe with the following code
y = pd.DataFrame(data)
print(y)
打印時我得到以下輸出.為什么我會得到所有這些零?
I get the following output when printing it. Why do I get all those zéros?
0
0 400.318657
0
0 401.185148
0
0 404.840156
0
0 405.146822
0
0 405.677351
0
0 273.909694
0
0 274.089453
我想得到一個看起來像這樣的單列數(shù)據(jù)框:
I would like to get a single column dataframe which looks like that:
400.31865662
401.18514808
404.84015554
405.14682194
405.67735105
273.90969447
274.0894528
推薦答案
你可以 展平 numpy 數(shù)組:
You could flatten the numpy array:
import numpy as np
import pandas as pd
data = [[400.31865662],
[401.18514808],
[404.84015554],
[405.14682194],
[405.67735105],
[273.90969447],
[274.0894528]]
arr = np.array(data)
df = pd.DataFrame(data=arr.flatten())
print(df)
輸出
0
0 400.318657
1 401.185148
2 404.840156
3 405.146822
4 405.677351
5 273.909694
6 274.089453
這篇關(guān)于如何將 Numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 Panda DataFrame的文章就介紹到這了，希望我們推薦的答案對大家有所幫助，也希望大家多多支持html5模板網(wǎng)！
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