Python 将数据帧6x3转换为特殊数组9x2，选择要存储在数组中的数据帧元素

这里有一个dataframe的示例。我要存储的结果是：

我想选择数组的行数和列数，例如使用for循环。脚本将能够读取dataframe的每个元素（2行或3行），以存储在数组的一列中，然后从dataframe的最后一个元素+1重新启动，并存储在数组的第二列中

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感谢您将阵列一分为二，使用

np.flant

将2D阵列转换为1D，

np.newaxis

增加尺寸，然后使用

np.hstack

将其水平堆叠

array([[  1,   4],
       [  6,   9],
       [  0,   1],
       [  2,   5],
       [  7,  10],
       [  1,   0],
       [  3,   5],
       [  8,   4],
       [  0, 100]])

输出

np.hstack((df[:3].values.flatten()[np.newaxis].T,df[3:].values.flatten()[np.newaxis].T))

---

将阵列一分为二，使用

np.flant

将2D阵列转换为1D，

np.newaxis

增加尺寸，然后使用

np.hstack

将其水平堆叠

array([[  1,   4],
       [  6,   9],
       [  0,   1],
       [  2,   5],
       [  7,  10],
       [  1,   0],
       [  3,   5],
       [  8,   4],
       [  0, 100]])

输出

np.hstack((df[:3].values.flatten()[np.newaxis].T,df[3:].values.flatten()[np.newaxis].T))

---

您只需重塑和转置这些值：

array([[  1,   4],
       [  6,   9],
       [  0,   1],
       [  2,   5],
       [  7,  10],
       [  1,   0],
       [  3,   5],
       [  8,   4],
       [  0, 100]], dtype=int64)

或者使用更好的语法（感谢@AndyL.的注意）：

给出：

df.values.reshape(2,-1).T

---

您只需重塑和转置这些值：

array([[  1,   4],
       [  6,   9],
       [  0,   1],
       [  2,   5],
       [  7,  10],
       [  1,   0],
       [  3,   5],
       [  8,   4],
       [  0, 100]], dtype=int64)

或者使用更好的语法（感谢@AndyL.的注意）：

给出：

df.values.reshape(2,-1).T

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df.values.reformate（2，-1）.T

@AndyL:非常感谢。更好的语法。我用它编辑了我的帖子。谢谢，很简单：）@Andreapierno:请不要忘记接受其中一个答案，告诉未来的读者，在这个问题上你不再需要帮助。

df.values.reforme（2，-1）.T

@AndyL:非常感谢。更好的语法。我用它编辑了我的文章。谢谢，很简单：）@Andreapierno：请不要忘记接受其中一个答案，告诉未来的读者，在这个问题上你不再需要帮助。