Question

我有一个大小为31x36的numpy数组，我想转换成pandas数据帧以便处理它。我试图使用以下代码转换它：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.array(range(1, 31)),
          columns=np.array(range(1, 36)))

但是，我收到以下错误：

ValueError：传递值的形状为（36,31），index表示暗示（35,30）

如何解决问题并正确转换？

Answer 1

至于你尝试失败的原因，范围是1

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.array(range(1, 32)),
          columns=np.array(range(1, 37)))

由于最后一个值未包含在范围

中

实际上看看你在做什么，你可以做到：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=np.arange(1, 32)),
          columns=np.arange(1, 37)))

或纯粹的pandas：

pd.DataFrame(data=matrix,
          index=pd.RangeIndex(range(1, 32)),
          columns=pd.RangeIndex(range(1, 37)))

此外，如果您未指定索引和列参数，则会生成自动生成的索引和列，这些列将从0开始。不清楚为什么需要他们从1

开始

你也可能没有传递索引和列参数，只是在构造后修改它们：

In[9]:
df = pd.DataFrame(adaption)
df.columns = df.columns+1
df.index = df.index + 1
df

Out[9]: 
          1         2         3         4         5         6
1 -2.219072 -1.637188  0.497752 -1.486244  1.702908  0.331697
2 -0.586996  0.040052  1.021568  0.783492 -1.263685 -0.192921
3 -0.605922  0.856685 -0.592779 -0.584826  1.196066  0.724332
4 -0.226160 -0.734373 -0.849138  0.776883 -0.160852  0.403073
5 -0.081573 -1.805827 -0.755215 -0.324553 -0.150827 -0.102148

Answer 2

除上述答案外，range(1, X)还介绍了从1到X-1的数字集合。您需要使用range(1, 32)和range(1, 37)来执行您所描述的内容。

Answer 3

您遇到错误，因为end中的range(start, end)参数非包含。您可以通过以下几种方式解决此问题：

不要传递索引和列

只需使用df = pd.DataFrame(matrix)即可。 pd.DataFrame构造函数隐式添加整数索引。

传递数组的形状

matrix.shape提供行和列计数的元组，因此您无需手动指定它们。例如：

df = pd.DataFrame(matrix, index=range(matrix.shape[0]),
                          columns=range(matrix.shape[1]))

如果您需要从1开始，请记得添加1：

df = pd.DataFrame(matrix, index=range(1, matrix.shape[0] + 1),
                          columns=range(1, matrix.shape[1] + 1))

将numpy数组转换为pandas数据帧

3 个答案:

不要传递索引和列

传递数组的形状