Python 如何从多维numpy数组中形成数据帧

给定一个多维数组

x\u train\u pad.shape=（900,3）

，和

x2\u train\u pad.shape=（900,7）

，和

x\u train\u data.shape=（900,5）

。 现在要创建的数据帧的形状应该是

outDF.shape=（900，（3+7+5）），即900,15

当x_train_data是一个数据帧时，我希望保持列名不变。 x_列_焊盘和x2_列_焊盘是Numpy数组，生成的数据帧可能有x_1、x_2、x_3…x2_1、x2_2…x2_7等名称。

将Numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
arr1=np.rand.rand（10,3）
arr2=np.rand.rand（10,5）
arr3=np.rand.rand（10,7）
c_数组=np.c_[arr1，arr2，arr3]
cols=[f“x{j+1}{i+1}”表示j，枚举中的arr（[arr1[0]，arr2[0]，arr3[0]]））
对于i，uu在枚举中（arr）]
df=pd.DataFrame（c_数组，列=cols）
显示（df）

您可以使用

np.concatenate

创建一个（900,15）数组和一个

columns

参数来设置列名。得到了一些有用的东西：seqDf=pd.DataFrame（x#u train#pad）#shape#seqDf seqDf2=pd.DataFrame（x#train#pad）#shape result=pd.concat（[seqDf，seqDf2]，axis=1，sort=False）