pd.DataFrame({'name':np.array(name), 'psnr':np.array(psnr), 'ssim':np.array(ssim)}).to_csv(out_dir+'/metrics.csv', index=True)
时间: 2023-10-02 14:12:51 浏览: 49
这段代码使用了 Pandas 库中的 DataFrame 类来创建一个包含三列数据的表格,分别是 `name`、`psnr` 和 `ssim`。其中,`name` 是一个名字数组,`psnr` 和 `ssim` 分别是包含 PSNR 和 SSIM 值的数组。然后使用 `to_csv` 方法将 DataFrame 对象保存成一个 CSV 文件,其中 `index=True` 表示将行索引也保存到 CSV 文件中。最后的保存路径是 `out_dir/metrics.csv`。
相关问题
将pd.DataFrame转为np.array
可以使用`values`属性将一个Pandas DataFrame转换为NumPy数组。例如,假设你有一个DataFrame `df`,你可以通过以下方式将其转换为NumPy数组:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将DataFrame转换为NumPy数组
arr = df.values
# 打印NumPy数组
print(arr)
```
输出:
```
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
```
在这个例子中,`arr`是一个NumPy数组,包含DataFrame `df`的所有值。注意,NumPy数组不包含列名或行索引等信息,只包含数值数据。
pd.dataframe 与 np.ndarray的区别
`np.ndarray`和`pd.DataFrame`是Python中常用的数据结构,它们有以下不同点:
1. 数据类型不同:`np.ndarray`是NumPy库中的n维数组对象,而`pd.DataFrame`是Pandas库中的二维表格数据结构。
2. 维度不同:`np.ndarray`可以是任意维度的数组,而`pd.DataFrame`只能是二维的表格数据结构,即由行和列组成的二维结构。
3. 数据结构不同:`np.ndarray`中的元素必须具有相同的数据类型,而`pd.DataFrame`中的每一列可以具有不同的数据类型,且可以含有行标签和列标签。
4. 数据操作方式不同:`np.ndarray`提供了NumPy库中的函数和方法来操作数组,如`reshape()`、`transpose()`等,而`pd.DataFrame`提供了Pandas库中的函数和方法来操作数据框,如`groupby()`、`pivot()`等。
5. 适用场景不同:`np.ndarray`适用于数值计算、科学计算等领域,而`pd.DataFrame`适用于数据分析、数据处理等领域。
总之,`np.ndarray`和`pd.DataFrame`都是Python中非常常用的数据结构,各有自己的优势和适用场景。在实际应用中,我们需要根据具体的需求来选择合适的数据结构。如果数据是二维的表格结构,并且需要进行数据分析和处理,那么使用`pd.DataFrame`是比较好的选择;如果数据是多维数组,并且需要进行数值计算和科学计算,那么使用`np.ndarray`是比较好的选择。