将numpy转换为pandas

要将numpy数组转换为pandas数据框，请使用pandas的DataFrame函数。

示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

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

# 将numpy数组转换为pandas数据框
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 打印输出数据框
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

在上面的示例中，我们使用了numpy的array函数创建了一个3x3的数组，然后使用pandas的DataFrame函数将其转换为一个名为df的数据框。我们还指定了列名为'A'、'B'和'C'。最后，我们打印输出了数据框。

相关问题

怎么将 numpy 数组转换为 pandas 数据框

可以使用 pandas 的 DataFrame() 方法将 numpy 数组转换为 pandas 数据框，示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将 numpy 数组转换为 pandas 数据框
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

# 打印转换后的数据框
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

其中，DataFrame() 方法的第一个参数为 numpy 数组，第二个参数为列名列表。如果不指定列名，则默认为整数索引。

python怎么将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。

可以使用 Pandas 的 DataFrame 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(arr, columns=['col1', 'col2'])

print(df)

输出结果为：

col1 col2
0 1 2
1 3 4