python把数组转dataframe
时间: 2023-07-22 22:35:14 浏览: 45
可以使用Pandas库将数组转换为DataFrame。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 定义数组
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 将数组转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
# 显示DataFrame
print(df)
```
输出:
```
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
```
在这个示例中,我们首先定义了一个数组,然后使用`pd.DataFrame()`函数将其转换为DataFrame,并将结果存储在变量`df`中。最后,我们使用`print()`函数显示DataFrame。
相关问题
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:
```python
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 多维数组转dataframe 并存parguet
要将多维数组转换成DataFrame并存储为parquet格式,可以使用Python中的pandas和pyarrow库来实现。
首先,需要导入所需的库:
```
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
```
然后,假设我们有一个多维数组`data`,可以将其转换为DataFrame:
```
data = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
df = pd.DataFrame(data)
```
接下来,我们可以将DataFrame存储为parquet格式的文件:
```
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'data.parquet')
```
以上代码将创建一个名为"data.parquet"的parquet文件,其中包含了转换后的DataFrame数据。
要注意的是,存储为parquet格式的文件需要安装相应的pyarrow库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pyarrow
```
以上就是将多维数组转换为DataFrame并存储为parquet格式的简单过程。