pd.DataFrame(University_matrix)

`pd.DataFrame(University_matrix)` 是用于将一个名为 `University_matrix` 的二维数组或矩阵转换为 Pandas DataFrame 的操作。

假设你已经导入了 `pandas` 库，并且 `University_matrix` 是一个二维数组或矩阵，你可以使用以下代码将其转换为 DataFrame：

import pandas as pd

University_matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]  # 假设这是你的二维数组或矩阵
df = pd.DataFrame(University_matrix)

这将创建一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，其中的数据将与 `University_matrix` 相同。DataFrame 的行和列将自动从二维数组或矩阵的索引和列标签中推断出来。

你可以使用 `print(df)` 来打印 DataFrame 的内容，或者使用其他 Pandas DataFrame 的方法和属性来处理和操作数据。

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相关问题

def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)

这段代码是一个函数`count_matrix`，它接受一个矩阵`matrix`和一个数据数组`array_data`作为参数。该函数的目的是计算矩阵中关键词的共现次数。

函数首先遍历矩阵的行和列（从下标1开始），判断取出的行关键词和列关键词是否相同。如果相同，则将对应位置的矩阵元素设为0，表示共现次数为0。如果不相同，则初始化一个计数器，并遍历格式化后的原始数据。在每条原始数据中，如果取出的行关键词和列关键词都存在，则计数器加1。最后将计数器的值赋给对应位置的矩阵元素。

最后，函数返回计算完成的矩阵，并将其转换为DataFrame对象，并打印出来。

注意，代码中使用了pandas库中的DataFrame对象来存储和展示矩阵数据。`University_matrix`和`University_array`是函数调用时传入的参数。

def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)不出结果

这段代码中有一个错误，导致没有输出结果。问题出在函数的缩进上。

在Python中，缩进是非常重要的，它决定了代码块的范围。在这段代码中，`for`循环和`if-else`语句应该是`count_matrix`函数的一部分，但是它们没有正确地缩进到函数体内。

你可以尝试将这些代码段正确地缩进到函数体内，如下所示：

def count_matrix(matrix, array_data):
    for row in range(1, len(matrix)):
        # 从下标1开始遍历矩阵的行元素
        for col in range(1, len(matrix)):
            # 从下标1开始遍历矩阵列元素
            if matrix[0][row] == matrix[col][0]:
                # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0
                matrix[col][row] = 0
            else:
                counter = 0 # 初始化计数器
                for ech in array_data:
                    # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合，
                    # 再放到每条原始数据中查询
                    if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech:
                        counter += 1
                    else:
                        continue
                matrix[col][row] = counter
    return matrix

NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array))
print(NXdata)

通过修复缩进问题，这段代码应该能够正确执行并输出结果了。