python把包含不同维度数组的dict转成dataframe
时间: 2023-07-27 12:27:00 浏览: 91
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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