使用 2d 数组将 3d numpy 数组转换为 1 列 pandas df答案

【问题标题】：Convert 3d numpy array to 1 column pandas df with 2d arrays使用 2d 数组将 3d numpy 数组转换为 1 列 pandas df
【发布时间】：2021-01-07 11:03:56
【问题描述】：

我会将 3d numpy 数组转换为具有 1 列的 pandas 数据框，由 2d numpy 数组组成。

具体例子：

np_array = np.zeros((10,3,5))
print(np_array.shape) # (10, 3, 5)

所以我想从这个 numpy 数组中创建一个包含 1 列的数据框，它有 10 行，每行都有一个形状为 (3,5) 的项目。

尝试将其按原样转换为 pd.DataFrame(np_array) 会抛出 ValueError: Must pass 2-d input 错误。

谢谢！

【问题讨论】：

each row has an item of the shape (3,5) 是什么意思？你能提供所需dataframe的结构吗？

标签： python arrays pandas numpy

【解决方案1】：

也许是列表理解？

import numpy as np
import pandas as pd
np_array = np.zeros((10,3,5))    
pd.DataFrame(data = [[x] for x in np_array])

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做，用 dict 初始化数据框来 decalre 到底是什么 a 列，然后将 np.array 的顶层转换为列表（将其转换为二维数组列表）：

>>>pd.DataFrame(dict(rows = list(np_array)))
    rows
0   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
1   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
2   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
3   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
4   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
5   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
6   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
7   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
8   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....
9   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0....

【讨论】：