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从Numpy数组创建一个Pandas DataFrame，并指定索引列和列头

  • Post category:Python

创建一个Pandas DataFrame并指定索引列和列头的完整攻略如下:

  1. 从Numpy数组创建一个Pandas DataFrame

首先我们需要导入Numpy和Pandas库：

import numpy as np
import pandas as pd

创建一个Numpy数组：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

使用Numpy数组创建一个Pandas DataFrame：

df = pd.DataFrame(arr)
  1. 指定索引列和列头

我们可以使用Pandas DataFrame的index和columns参数来指定索引列和列头。

例如，我们可以使用以下语句来为每行指定一个索引名：

df = pd.DataFrame(arr, index=['row1', 'row2', 'row3'])

这将创建一个索引名为’row1’、’row2’和’row3’的DataFrame。

我们也可以使用以下语句来为每列指定一个列头：

df = pd.DataFrame(arr, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

这将创建一个列头为’col1’、’col2’和’col3’的DataFrame。

示例1：

# 创建一个二维Numpy数组
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])

# 指定索引列和列头
df = pd.DataFrame(arr, index=['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 打印DataFrame
print(df)

输出如下:

      col1  col2  col3
row1    10    20    30
row2    40    50    60
row3    70    80    90

示例2：

# 创建一个一维Numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 使用一维数组创建DataFrame并指定列头
df = pd.DataFrame({'numbers': arr})

# 打印DataFrame
print(df)

输出如下:

   numbers
0        1
1        2
2        3

以上就是从Numpy数组创建一个Pandas DataFrame，并指定索引列和列头的完整攻略。

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