python把数组数据写入dataframe

可以使用 pandas 库将数组数据写入 DataFrame。具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

2. 将数组转换为 DataFrame：

data = {'col1': array1, 'col2': array2, ...}
df = pd.DataFrame(data)

其中，`array1`、`array2` 等为你要写入 DataFrame 的数组。

3. 将 DataFrame 写入文件（可选）：

df.to_csv('filename.csv', index=False)

其中，`filename.csv` 为你要写入的文件名。

完整示例代码：

import pandas as pd

array1 = [1, 2, 3, 4]
array2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

data = {'col1': array1, 'col2': array2}

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('filename.csv', index=False)

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python把数组写入dataframe

可以使用 pandas 库将数组转换为 Dataframe。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含数组的字典
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}

# 将字典转换为 Dataframe
df = pd.DataFrame(data)

# 打印 Dataframe
print(df)

输出：

   col1  col2  col3
0     1     4     7
1     2     5     8
2     3     6     9

在上面的代码中，我们首先创建一个包含数组的字典，然后使用 `pd.DataFrame()` 函数将其转换为 Dataframe。在这个例子中，我们创建了一个包含三个列的 Dataframe，每列包含三个元素。你可以根据你自己的需求修改数组的维度和元素。

python将多维数组写入dataframe

如果你想将多维数组写入 Pandas DataFrame，可以使用 `reshape()` 方法来将其转换为二维数组，然后将其转换为 DataFrame。例如：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建多维数组
data = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])

# 将多维数组转换为二维数组
flat_data = data.reshape((-1, data.shape[-1]))

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(flat_data, columns=['A', 'B'])

# 查看 DataFrame
print(df)

这将把多维数组转换为一个二维数组，其中每一行代表一个元素，每一列代表多维数组中的一个维度。你可以为每个列指定一个名称，并将其转换为 Pandas DataFrame。