如何将 numpy 一维数组转换为 Pandas Series 或 Dataframe答案

【问题标题】：How to convert numpy one dimensional array to Pandas Series or Dataframe如何将 numpy 一维数组转换为 Pandas Series 或 Dataframe
【发布时间】：2020-11-09 11:51:40
【问题描述】：

我在看似很简单的事情上花了一些时间。我想要的只是将一个 numpy 数组转换为一个系列，然后组合系列来制作一个数据框。我有两个 numpy 数组。

import numpy as np

rooms = 2*np.random.rand(100, 1) + 3
price = 265 + 6*rooms + abs(np.random.randn(100, 1))

我想将房间和价格转换为系列，然后将这两个系列组合成一个数据框来制作 lmplot

那么谁能告诉我该怎么做？谢谢。

【问题讨论】：

标签： pandas numpy dataframe series lmplot

【解决方案1】：

您可以使用ravel() 将数组转换为一维数据：

pd.DataFrame({
     'rooms': rooms.ravel(),
    'price': price.ravel()
})

【讨论】：

好的，谢谢，但是否可以将其转换为系列，因为这样做看起来很明显。为什么不可能或不是首选？实际上有点好奇如何将一维数组转换为严重数组。
你也可以pd.Series(rooms.ravel())然后获取dataframe。我想既然你最终想要一个数据框，你可能会通过字典。

【解决方案2】：

将数组直接传递给pd.Series 的问题在于维度：rooms 和price 是形状为(100,1) 的二维数组，而pd.Series 需要一维数组。要重塑它们，您可以使用不同的方法，其中一种方法是.squeeze()，即：

import pandas as pd
import numpy as np

rooms = 2*np.random.rand(100, 1) + 3
price = 265 + 6*rooms + abs(np.random.randn(100, 1))

rooms_series = pd.Series(rooms.squeeze())
price_series = pd.Series(price.squeeze())

现在从系列转到数据框，您可以这样做：

pd.DataFrame({'rooms': rooms_series,
              'price': price_series})

或者直接来自numpy数组：

pd.DataFrame({'rooms': rooms.squeeze(),
              'price': price.squeeze()})

【讨论】：

也谢谢你。是的，这就是我得到的错误，尽管形状显示（行 x 列）并且可能意味着 100 行和 1 列。