Python 转换数据文件'；X''；Y''；Z''；数据'；格式

我有3个数据集， 第一个名为Data的文件保存了我的数据；该表有5列，3行-每列表示一个特定位置，可以用一组X、Y位置标识，每行表示一个特定深度（Z）； 第二个数据集保存5个X，Y位置（第一个数据集的列），而第三个文件保存3个Z值（数据表的行）

生成我的数据 现在，我想合并所有元素，并拥有一个新的X、Y、Z数据格式的numpy数组（或熊猫数据帧） 例如，对于给定的数据，表的前3行应为：

X Y  Z Data #this is a header, I just add it to make reading easier
0 0  -1   1
0 0  -5   6
0 0 -10  11
0 1  -1   2
0 1  -5   7
0 1 -10  12

等等

任何关于如何做到这一点的提示都会很好

---

我正在考虑使用pandas来创建适当的（多）索引列，但我没有找到正确的方法来这样做

从X和Y构建多索引，并使用unstack

In [4]: columns = pd.MultiIndex.from_arrays([X, Y])

In [5]: df = DataFrame(Data, columns=columns, index=Z)

In [6]: df
Out[6]: 
      0       1       2
      0   1   0   1   0
-1    1   2   3   4   5
-5    6   7   8   9  10
-10  11  12  13  14  15

In [7]: df1 = df.unstack().reset_index()

In [8]: df1.columns = ['X', 'Y', 'Z', 'Data']

In [9]: df1
Out[9]: 
    X  Y   Z  Data
0   0  0  -1     1
1   0  0  -5     6
2   0  0 -10    11
3   0  1  -1     2
4   0  1  -5     7
5   0  1 -10    12
6   1  0  -1     3
7   1  0  -5     8
8   1  0 -10    13
9   1  1  -1     4
10  1  1  -5     9
11  1  1 -10    14
12  2  0  -1     5
13  2  0  -5    10
14  2  0 -10    15

---

我选择了适当的X、Y和Z列（

reset_index（）

），而不是将它们作为三级多索引。一般来说，这更干净、更有用。

你的

Z

列表的条目数少于

X

和

Y

，对吗？@SaulloCastro是的，这是正确的-数据中的列数与X的数量相同，Y-数据中的行数是Z的数量为什么投票关闭这一个？太好了！这正是我所需要的，而且比我想做的要干净得多！谢谢

In [4]: columns = pd.MultiIndex.from_arrays([X, Y])

In [5]: df = DataFrame(Data, columns=columns, index=Z)

In [6]: df
Out[6]: 
      0       1       2
      0   1   0   1   0
-1    1   2   3   4   5
-5    6   7   8   9  10
-10  11  12  13  14  15

In [7]: df1 = df.unstack().reset_index()

In [8]: df1.columns = ['X', 'Y', 'Z', 'Data']

In [9]: df1
Out[9]: 
    X  Y   Z  Data
0   0  0  -1     1
1   0  0  -5     6
2   0  0 -10    11
3   0  1  -1     2
4   0  1  -5     7
5   0  1 -10    12
6   1  0  -1     3
7   1  0  -5     8
8   1  0 -10    13
9   1  1  -1     4
10  1  1  -5     9
11  1  1 -10    14
12  2  0  -1     5
13  2  0  -5    10
14  2  0 -10    15