Python 将NxM numpy数组转换为（N*M）x1

我有一个numpy数组，看起来像这样：

            day1, day2, ..., dayM
year month
1            .                    
2                .
.                    .
.                        .
.                            .
N                               (yearN,dayM)

在我看来，这种格式有点奇怪。对于这类工作，我宁愿将数据放在一列中，然后加载到pandas中（或者如果有更方便的方法，我可以从加载到pandas开始）

是否有一些简单的方法可以专门用于“day”行和列？我不太关心“年”和“月”，所以让我们假装它们不在那里

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编辑：我忘了提到，虽然“日”矩阵中的每一行长度为31，但我只需要保留对应于该月的数字（包括闰年）。看来是时候做个循环了

重塑建议最终效果最好。这就是最终对我起作用的原因，而且比我想象的要快得多

reshaped = np.reshape(X,N*M)
result = np.delete(reshaped, np.where(reshaped==32744))

其中X是上述矩阵。

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np.delete

是为了在不到31天的月份结束时去掉矩阵中的填充值。

您尝试过numpy的功能吗？应该非常直接地使用pandas

stack

和一些字符串解析。@U2EF1我以前从未使用过stack，但实际上它看起来非常有用。不过，可能需要对索引的后记进行一点修改。