numpy 转dataframe

可以使用pandas库将numpy数组转换为DataFrame。具体方法如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将numpy数组转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)

# 打印输出DataFrame
print(df)

输出结果为：

   0  1
0  1  2
1  3  4

相关问题

numpy 转换 DataFrame

在Python中，NumPy数组可以很方便地转换为pandas DataFrame，这是因为DataFrame本身就是基于NumPy数组构建的。通常，如果你有一个NumPy数组，并希望将其组织成列名明确、包含行索引的表格形式，就可以创建一个新的DataFrame。

以下是基本步骤：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设我们有一个NumPy数组
np_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将NumPy数组转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(np_array)

# 或者，如果你的数组有列名，可以直接指定
column_names = ['Column1', 'Column2', 'Column3']
df = pd.DataFrame(np_array, columns=column_names)

print(df)

转换后，你将得到一个DataFrame，其中包含了NumPy数组的所有数据，以及默认的索引（如果数组没有自定义索引的话）。

numpy转为dataframe

要将numpy的数组转化为DataFrame，可以使用pandas中的【pd.DataFrame()】方法。将numpy数组作为参数传递给该方法即可实现转换。以下是示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将numpy数组转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)

# 输出DataFrame
print(df)