python把包含不同维度数组的dict转成dataframe

时间: 2023-07-27 15:27:00 浏览: 45
1].color - gems[x, y + 2].color) < 0.1f) { foundMatch = true如果您的字典包含不同维度的数组,您可以使用 `pd.concat()` 函数将它们连接在一起; gems[x, y].matched = true; gems[x, y + 1].matched = true; gems[x,,并使用 `pd.DataFrame()` 将它们转换为 DataFrame。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd y + 2].matched = true; } } } } return foundMatch; } // 消除import numpy as np # 创建字典 data = {'A': np.array([1, 2, 3]), 'B匹配的宝石 void RemoveMatches() { for (int x = 0; x < gridSize; x++) ': np.array([[4, 5], [6, 7], [8, 9]]), 'C': np.array([' { for (int y = 0; y < gridSize; y++) { if (gems[x, y] != null &&x', 'y', 'z'])} # 将数组连接在一起 concatenated = np.concatenate([data['A'].reshape gems[x, y].matched) { Destroy(gems[x, y].gameObject); gems[x, y] = null; (-1, 1), data['B'], data['C'].reshape(-1, 1)], axis=1) # 将连接的 } } } // 让上面的宝石掉下来填补下面的空缺 StartCoroutine(M数组转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(concatenated, columns=['A', 'B1', 'B2', 'C']) # 打印 DataFrame print(df) ``` 这将输出以下 DataFrame: ``` A B1 B2 C 0 oveGemsDown()); } // 让上面的宝石掉下来填补下面的空缺 IEnumerator Move 1 4 5 x 1 2 6 7 y 2 3 GemsDown() { isMoving = true; float elapsedTime = 0f; float moveDuration = 0.5 8 9 z ``` 在这个例子中,我们创建了一个字典,其中包含三个f; while (elapsedTime < moveDuration) { elapsedTime += Time.deltaTime; List<Gem> gemsToMove = new List<Gem>(); for (int x = 0; x < gridSize; x++) { for (int y = 键:`A`、`B` 和 `C`。数组 `A` 是一维的,数组 `B` 是二0; y < gridSize; y++) { if (gems[x, y] != null && gems[x, y].y > 维的,数组 `C` 是一维的。然后,我们将这些数组连接在一起,并使用 `pd.DataFrame0 && gems[x, y - 1] == null) { gemsToMove.Add(gems[x, y]); } ()` 将它们转换为 DataFrame。最后,我们打印 DataFrame。注意,我们需要手动指定列的名称, } } foreach (Gem gem in gemsToMove) { gem.transform.position = Vector3.Lerp(gem.transform.position因为它们来自不同的数组。

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