从标量数据格式的多维数组在python中创建数据帧列

我有标量数据变量，我正试图从中创建一个数据帧。每个zVariable应该是数据帧中的一列，每个zVariable旁边有86400行（整数值）

'zVariables'：['Timestamp'，'Latitude'，'Longitude'，'Radius'，'F'，'B_VFM']

最后一个zVariable'B_VRM'是一个由三个值组成的数组，我还需要将它们设置为数据帧中的列

[[ 14890.7946   8176.8956 -29578.3765]
 [ 14880.6053   8182.9793 -29612.3667]
 [ 14870.5356   8189.2477 -29646.2455]
 ...
 [ 24488.9148    653.4524  34001.9001]
 [ 24455.326     657.2675  34060.0058]
 [ 24421.7463    661.0861  34117.9878]]

要创建我正在使用这段代码的数据帧，挑战是，我需要包含zVarible中的列以及三维数据。我试过numpy和循环集，但似乎比实际应该的复杂。有什么建议或方法来解决这个问题吗

import pandas as pd


dfSatA = pd.DataFrame({'LatA':SatA.varget('Latitude'), 'LongA':SatA.varget('Longitude'), 'Fa':SatA.varget('F'), 'Ta':SatA.varget('Timestamp')})

varget函数是从数据所在的标量格式中获取zvariable

import pandas as pd
import numpy as np

生成随机数据进行实验

Lat = np.random.rand(7,1)
Long = np.random.rand(7,1)
B_VRM = np.random.rand(7,3)

连接第二个轴上的所有数据并将其传递给DataFrame构造函数

all_data = np.concatenate( (Lat, Long, B_VRM) , axis = 1 )
df = pd.DataFrame( data = all_data, columns = ['LatA', 'LongA', 'B_VRM_x' , 'B_VRM_y', 'B_VRM_z']) 
print(df)

所以你做了类似的事情

your_data = np.concatenate( ( SatA.varget('Latitude'), SatA.varget('Longitude'), SatA.varget('F'), SatA.varget('Timestamp'), SatA.varget('B_VRM') ) , axis = 1 )

pd.DataFrame( data = your_data, columns = ['LatA', 'LongA', 'Fa','Ta', 'B0', 'B1', 'B2] )

生成随机数据进行实验

Lat = np.random.rand(7,1)
Long = np.random.rand(7,1)
B_VRM = np.random.rand(7,3)

连接第二个轴上的所有数据并将其传递给DataFrame构造函数

all_data = np.concatenate( (Lat, Long, B_VRM) , axis = 1 )
df = pd.DataFrame( data = all_data, columns = ['LatA', 'LongA', 'B_VRM_x' , 'B_VRM_y', 'B_VRM_z']) 
print(df)

所以你做了类似的事情

your_data = np.concatenate( ( SatA.varget('Latitude'), SatA.varget('Longitude'), SatA.varget('F'), SatA.varget('Timestamp'), SatA.varget('B_VRM') ) , axis = 1 )

pd.DataFrame( data = your_data, columns = ['LatA', 'LongA', 'Fa','Ta', 'B0', 'B1', 'B2] )