根据数组创建dataframe行索引为one two

假设数组为arr，则可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建DataFrame，并通过index参数指定行索引为one和two，示例代码如下：

import pandas as pd

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

df = pd.DataFrame(arr, index=['one', 'two'])

print(df)

输出结果为：

     0  1  2
one  1  2  3
two  4  5  6

相关问题

根据数组创建dataframe行索引为one two，列索引为col1

可以使用 pandas.DataFrame 函数来创建一个空的 DataFrame，然后使用 reindex 函数来设置行索引和列索引：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 设置行索引为 "one" 和 "two"
df = df.reindex(["one", "two"])

# 设置列索引为 "col1"
df["col1"] = None

# 输出结果
print(df)

输出结果：

     col1
one  None
two  None

注意，这里我们首先创建了一个空的 DataFrame，然后使用 reindex 函数来设置行索引，最后再添加一个列索引。如果直接在 DataFrame 函数中指定行索引和列索引，也可以达到同样的效果：

import pandas as pd

# 直接指定行索引和列索引
df = pd.DataFrame(index=["one", "two"], columns=["col1"])

# 输出结果
print(df)

输出结果：

    col1
one  NaN
two  NaN

我要对齐dataframe的行和列数据

要对齐DataFrame的行和列数据，可以使用DataFrame的reindex方法。reindex方法接受一个参数，即索引数组或索引对象，用于重新索引DataFrame。如果传递的是行索引数组，则会重建行索引；如果传递的是列索引数组，则会重建列索引。如果索引数组中包含了原来没有的索引，则会在DataFrame中添加NaN值。

以下是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'three'])

# 重建行索引和列索引
df = df.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

print(df)

输出结果如下：

        one       two     three  four
a -0.066666 -0.247228  0.981724   NaN
b       NaN       NaN       NaN   NaN
c -0.317860 -1.842300  0.783767   NaN
d -1.292904  0.112880  1.872188   NaN

在这个例子中，我们将行索引从`['a', 'c', 'd']`重建为`['a', 'b', 'c', 'd']`，将列索引从`['one', 'two', 'three']`重建为`['one', 'two', 'three', 'four']`。由于我们添加了一个新的行索引`'b'`和一个新的列索引`'four'`，因此新的DataFrame中包含了NaN值。