Question

编辑：正如下面在@ floydian的评论中所解释的那样，问题是调用a = np.array(a, dtype=d)会创建一个导致问题的双数组。

我知道这已经被多次询问了，事实上我现在正在看REX-Ray storage orchestrator回答。但转换时我似乎仍有问题。它一定是我想念的非常简单的东西。我希望有人能够如此善良并指出它。示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
d = [('x','float'), ('y','int')]
a = np.array(a, dtype=d)

# Try 1
df= pd.DataFrame(a)
# Result - ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

# Try 2
i = [1,2]
df= pd.DataFrame(a, index=i)
# Result - Exception: Data must be 1-dimensional

Answer 1

我会像这样定义数组：

a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x','float'), ('y', 'int')])
pd.DataFrame(a)

获得你想要的东西。

Answer 2

在事实之后将其分开的一个选择可能是例如。

pd.DataFrame(a.astype("float32").T, columns=a.dtype.names).astype({k: v[0] for k, v in a.dtype.fields.items()})

Out[296]: 
     x  y
0  1.0  3
1  2.0  4

将numpy ndarray转换为具有列名和类型的pandas数据帧

2 个答案: