将 Dataframe 转换为（第一个面板）3D 数组答案

【问题标题】：Convert Dataframe into (first panel of) 3D array将 Dataframe 转换为（第一个面板）3D 数组
【发布时间】：2021-12-30 15:59:01
【问题描述】：

我有以下名为 df1 的数据框：

	A	B
0	5	10
1	15	20
2	25	30

现在，假设我还有以下空白 3D 数组（现在仅作为占位符创建）：

array1 = np.zeros((10,3,2))

df1 具有相同的行数和列数，如何将array1 中的第一个“面板”（十个“面板”）替换为df1？

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas dataframe numpy

【解决方案1】：

您可以直接将DataFrame分配给第一个“面板”：

array1[0] = df

print(array1)
# Output:
[[[ 5. 10.]
  [15. 20.]
  [25. 30.]]

 [[ 0.  0.]
  [ 0.  0.]
  [ 0.  0.]]

 [[ 0.  0.]
  [ 0.  0.]
  [ 0.  0.]]
# ...followed by 7 more identical 3x2 zero matrices

出于习惯，我首先尝试了array1[0, :, :] = df.to_numpy()，据我所知，它给出了相同的结果，但其意图更明确。

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

array1[0] = df1

输出：

>>> array1
array([[[ 5., 10.],
        [15., 20.],
        [25., 30.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

        ...

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以像提到的richardec一样直接分配

array1[0] = df1

你也可以试试这个来了解内部发生了什么

array=np.array(df)
array1[0]=array

两种情况下的输出相同

array([[[ 5., 10.],
        [15., 20.],
        [25., 30.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])

【讨论】：

另外，array=np.array(df) 与 df.to_numpy() 相同
我在回答这个问题时并没有完全理解你的答案，但你想出了简单而紧凑的解决方案。