Question

以下是我正在使用的代码：

while

我得到的输出是：

do-while

我期望的输出是：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
animals = DataFrame(np.arange(16).resize(4, 4), columns=['W', 'X', 'Y', 'Z'], index=['Dog', 'Cat', 'Bird', 'Mouse'])
print(animals)

但是，如果我只跑：

         W    X    Y    Z
Dog    NaN  NaN  NaN  NaN
Cat    NaN  NaN  NaN  NaN
Bird   NaN  NaN  NaN  NaN
Mouse  NaN  NaN  NaN  NaN

我得到的输出是：

         W    X    Y    Z
Dog      0    1    2    3
Cat      4    5    6    7
Bird     8    9   10   11
Mouse    12   13   14   15

Answer 1

使用reshape

import pandas as pd
animals = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=['W', 'X', 'Y', 'Z'], index=['Dog', 'Cat', 'Bird', 'Mouse'])
print(animals)

或使用numpy.resize()

np.resize(np.arange(16),(4, 4))

使用调整大小，您需要将数组作为参数传递

import pandas as pd
animals = pd.DataFrame(np.resize(np.arange(16),(4, 4)), columns=['W', 'X', 'Y', 'Z'], index=['Dog', 'Cat', 'Bird', 'Mouse'])
print(animals)

ndarray.resize()将执行就地操作。因此，预先计算大小，然后创建一个数据框

a=np.arange(16)
a.resize(4,4)
import pandas as pd
animals = pd.DataFrame(a, columns=['W', 'X', 'Y', 'Z'], index=['Dog', 'Cat', 'Bird', 'Mouse'])
print(animals)

Answer 2

摘自resize的文档：“就地更改数组的形状和大小。” 因此，您对resize的调用将返回None。

您想要reshape。如np.arange(16).reshape(4, 4)

Answer 3

只需添加到以上答案中，docs代表resize：

ndarray.resize(new_shape, refcheck=True)
就地更改数组的形状和大小。

因此，与reshape不同，resize不会创建新的数组。实际上np.arange(16).resize(4, 4)会产生None，这就是为什么要获得Nan值的原因。

使用reshape返回一个新数组：

 ndarray.reshape(shape, order='C')
以新形状返回包含相同数据的数组

。

np.arange在调整大小时创建一个空值矩阵

3 个答案: