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Pandas 使用dataframe/matrix为sklearn&；创建输入；张量流

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我正在使用pandas/python/numpy/datalab/bigQuery生成机器学习处理的输入表。数据是基因组学的——现在，我正在研究基因的一小部分 174行 12430列

列名是从bigQuery
中提取出来的（df_pik3ca_features=bq.Query（std_sql_features）。要使用数据帧（dialogue='standard'，请使用\u cache=True））
以同样的方式提取行名称：
samples\u rows=bq.Query（
speedy-emissary-167213.pgp\u orielresearch.pgp\u PIK3CA\u所有特征值\u步骤3
GROUP BY sample\u id'）

创建包含已提取的命名行和列的数据帧/矩阵的最简单方法是什么

我研究了pandas中的数据帧，但找不到将名称作为参数传递的方法

对于空数组，我可以找到以下没有名称的（numpy）：


a = np.full([num_of_rows, num_of_columns], np.nan)
a.columns


我非常了解R（如果没有其他方法-我希望我可以将其用于datalab）

有什么想法吗


非常感谢
 如果列名称和行名称存储在列表中，则可以使用
.loc
选择所需的确切行和列。只需确保行名称在索引中。您可能需要执行
df.set_index（'sample_id'）
将正确的行名称放入索引中

假设行和列位于变量
行名称
和
列名称
中，则执行此操作


df.loc[row_names, col_names]



非常感谢。我使用的代码（对于任何可能感兴趣的人）：导入熊猫作为pd c=list（df_pik3ca_features['pik3ca_features']）r=list（df_rows['sample_id']）data=pd.DataFrame（columns=c，index=r）data.head（）