Python 从数组列表中创建数据帧是否很热？

我的数据结构如下：

listOfArrays = 
    [array([3, 21, 28]),
     array([13, 14, 2, 29]),
     array([2, 21])]

我需要将其转换为具有1列的pandas数据帧：

col1
3
21
28
13
14
2
29
2
21

目前，我逐个创建熊猫数据帧：

df1 = pd.DataFrame(lisOfLists[0])
df2 = pd.DataFrame(lisOfLists[1])
...

我使用

pd.concat

将它们连接起来

---

有没有更短的方法？

您可以使用列表理解：

从numpy导入数组
作为pd进口熊猫
listOfArrays=[array（[3,21,28]）、array（[13,14,2,29]）、array（[2,21]）]
df=pd.concat（[listOfArrays中的数组的pd.Series（数组）]）

您可以使用列表理解：

从numpy导入数组
作为pd进口熊猫
listOfArrays=[array（[3,21,28]）、array（[13,14,2,29]）、array（[2,21]）]
df=pd.concat（[listOfArrays中的数组的pd.Series（数组）]）

>>pd.DataFrame（{“col1”：np.concatenate（listOfArrays，axis=0）}）
可乐
0     3
1    21
2    28
3    13
4    14
5     2
6    29
7     2
8    21

>>pd.DataFrame（{“col1”：np.concatenate（listOfArrays，axis=0）}）
可乐
0     3
1    21
2    28
3    13
4    14
5     2
6    29
7     2
8    21

使用以下方法的解决方案：

输出：

   col1
0     3
1    21
2    28
3    13
4    14
5     2
6    29
7     2
8    21

解决方案使用：

输出：

   col1
0     3
1    21
2    28
3    13
4    14
5     2
6    29
7     2
8    21

---

您只需将列表加载到数据框中，然后使用

melt

：

df = pd.DataFrame(listOfArrays).melt()[['value']]

通过

堆栈

和

重置索引

：

df = pd.DataFrame(listOfArrays).stack().reset_index()[[0]]

或者也可以使用itertools链：

from itertools import chain
df = pd.DataFrame({'col1':list(chain(*listOfArrays))})

---

您只需将列表加载到数据框中，然后使用

melt

：

df = pd.DataFrame(listOfArrays).melt()[['value']]

通过

堆栈

和

重置索引

：

df = pd.DataFrame(listOfArrays).stack().reset_index()[[0]]

或者也可以使用itertools链：

from itertools import chain
df = pd.DataFrame({'col1':list(chain(*listOfArrays))})

pd.DataFrame（np.concatenate（listOfArrays），columns=['col1']）

pd.DataFrame（np.concatenate（listOfArrays），columns=['col1']）