Python将大numpy数组转换为数据帧

我收到了一段代码，这些代码只适用于作为输入的熊猫数据帧。我现在有一个相当大的numpy数组。我需要把它转换成一个数据帧

数据帧将是288行（289列计算列名称）和1801列。我有一个大小为1801的数组，它将是数据帧中的所有列名。然后我有一个大小为（288）的数组，它将填充第一列。然后我有一个形状数组（1800288），它将填充第2-1801列。有没有一种简单的方法可以在不单独定义所有1801列的情况下将其转换为数据帧

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我知道我可以定义像column2=array[0，：]，column3=array[1，：]这样的列，但对于1801列来说，这将是一项艰巨的工作。

您可以将numpy数组直接传递给DataFrame构造函数：

In [11]: a = np.random.rand(3, 5)

In [12]: a
Out[12]:
array([[ 0.46154984,  0.08813473,  0.57746049,  0.42924157,  0.34689139],
       [ 0.29731858,  0.83300176,  0.15884604,  0.44753895,  0.56840054],
       [ 0.02479636,  0.76544594,  0.24388046,  0.06679485,  0.94890838]])

In [13]: pd.DataFrame(a)
Out[13]:
          0         1         2         3         4
0  0.461550  0.088135  0.577460  0.429242  0.346891
1  0.297319  0.833002  0.158846  0.447539  0.568401
2  0.024796  0.765446  0.243880  0.066795  0.948908

In [14]: pd.DataFrame(a.T)
Out[14]:
          0         1         2
0  0.461550  0.297319  0.024796
1  0.088135  0.833002  0.765446
2  0.577460  0.158846  0.243880
3  0.429242  0.447539  0.066795
4  0.346891  0.568401  0.948908

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您可以将numpy数组直接传递给DataFrame构造函数：

In [11]: a = np.random.rand(3, 5)

In [12]: a
Out[12]:
array([[ 0.46154984,  0.08813473,  0.57746049,  0.42924157,  0.34689139],
       [ 0.29731858,  0.83300176,  0.15884604,  0.44753895,  0.56840054],
       [ 0.02479636,  0.76544594,  0.24388046,  0.06679485,  0.94890838]])

In [13]: pd.DataFrame(a)
Out[13]:
          0         1         2         3         4
0  0.461550  0.088135  0.577460  0.429242  0.346891
1  0.297319  0.833002  0.158846  0.447539  0.568401
2  0.024796  0.765446  0.243880  0.066795  0.948908

In [14]: pd.DataFrame(a.T)
Out[14]:
          0         1         2
0  0.461550  0.297319  0.024796
1  0.088135  0.833002  0.765446
2  0.577460  0.158846  0.243880
3  0.429242  0.447539  0.066795
4  0.346891  0.568401  0.948908