Python 导出到二维列表到CSV，并带有特定索引，如

目前，我可以使用熊猫创建列并将列表导出为列。例：

newRatiosDF = pd.DataFrame(newRatios)
entityidC = pd.DataFrame(X['entity_id'])
final = pd.concat([entityidC['entity_id'],newRatiosDF])
newRatiosDF.to_csv('../venv/output/letsseeit.csv')

输出如下所示：

     entity_id    Ratios
0      3000         5
1      3001         7
        ...
500    3099         2

然而，这不是我想要输出代码的方式。我更希望索引是实体ID，所以我在一列和一行中有索引，然后这些索引引用每个框中的比率

我正在寻找的Ex：

       3000   3001 ... 3099
3000   nan     7        12
3001    4     nan       6
...
3099    2      8       nan

我之所以有NaN，是因为我不想找到相同事物之间的比率。如果有人有任何关于如何使用pandas（或其他库）编写代码的例子，我们将不胜感激。我的比率已经在一个2D数组中，所以我需要做的就是找出如何使索引成为实体ID，然后将比率放在正确的位置

您可以假设实体_id已经有序，并且它们与相应的比率值匹配。我所要寻找的就是如何操纵熊猫（或另一个库）来做到这一点

如果您对我的代码有任何疑问，请让我知道，我会尽我所能快速回答，非常感谢您的帮助

编辑1

我通过以下方式构建阵列：

newRatios = np.zeros((xdfSize,xdfSize))
for ep in XDF['EmailPrefix']:
    for ep2 in XDF['EmailPrefix']:
        if rows <= xdfSize:
            if columns != rows:
                newRatios[columns,rows] = fuzz.token_sort_ratio(ep,ep2)
            else:
                newRatios[columns,rows] = None
        rows += 1
    rows = 0
    columns += 1

---

对不起，不清楚你想从这里得到什么。你希望如何从两列中得到这个共现矩阵？“我的比率已经在2D数组中了”-你能展示一些这方面的样本行吗？@spghttCd请看前面的编辑1。@coldspeed我不确定你问的是什么。我只是好奇如何将实体ID设置为x和y方向的索引，然后将比率基本上放在它们与x和y的位置上。@coldspeed（我也是）的问题是：您的表“Output look”表明，每个实体ID有一个比率，否则这样的单个列表就没有任何意义了。但您的表“Ex of what Is looking”描述了比率，这取决于两个实体ID的组合。所以现在的问题是：这两者如何结合？你如何想象从第一个过渡到后一个？

[[0. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
[1. 0. 1. ... 1. 1. 1.]
[1. 1. 0. ... 1. 1. 1.]
 ...
[1. 1. 1. ... 0. 1. 1.]
[1. 1. 1. ... 1. 0. 1.]
[1. 1. 1. ... 1. 1. 0.]]