将 numpy ndarray 对象转换为 pandas DataFrame 对象的代码

将 numpy ndarray 对象转换为 pandas DataFrame 对象的代码可以使用 `pandas.DataFrame` 函数，示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd

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

# 将 numpy ndarray 转换为 pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)

print(df)

这段代码将输出以下结果：

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

其中，每个数字表示 ndarray 中的一个元素，DataFrame 中的行和列默认使用索引进行标识。

相关问题

怎么将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象

可以使用 pandas 库中的 DataFrame() 函数将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象。具体方法如下：

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 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(arr)

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

输出结果如下：

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

其中，参数 `arr` 是要转换的 numpy 数组，变量 `df` 是转换后的 pandas.DataFrame 对象。注意，如果 numpy 数组的列数和行数不匹配，将会抛出错误。在转换时，也可以额外传递一些参数，如列名、索引等。

使用 pandas 库，将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象

可以使用 pandas.DataFrame() 函数将 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 对象，示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将 numpy.ndarray 转换成 pandas.DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(array)

print(df)

输出结果为：

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9