Hướng dẫn combine arrays into dataframe python - kết hợp các mảng vào dataframe python

Question

Tôi muốn chuyển đổi hai mảng numpy thành một

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 chứa hai cột. Mảng numpy đầu tiên 'hình ảnh' có hình dạng

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

7. 'Nhãn' numpy thứ hai có hình dạng

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

8

Nội dung chính Show

Sự kết hợp đơn giản với ________ 35¶
Làm cách nào để hợp nhất hai mảng thành một khung dữ liệu trong Python?
Làm cách nào để chuyển đổi hai mảng thành DataFrame?
Làm cách nào để kết hợp hai mảng trong Python?
Làm thế nào để bạn thêm một mảng vào DataFrame?

Mã cốt lõi của tôi là:

images=np.array(images)
label=np.array(label)
l=np.array([images,label])
dataset=pd.DataFrame(l)

Nhưng hóa ra đó là một lỗi nói rằng:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

Tôi nên làm gì để chuyển đổi hai mảng numpy này thành hai cột trong một khung dữ liệu?

MSEifert

139K33 Huy hiệu vàng321 Huy hiệu bạc338 Huy hiệu đồng33 gold badges321 silver badges338 bronze badges

Đã hỏi ngày 23 tháng 9 năm 2017 lúc 11:28Sep 23, 2017 at 11:28

1

Bạn không thể xếp chúng một cách dễ dàng, đặc biệt nếu bạn muốn chúng là các cột khác nhau, vì bạn không thể chèn một mảng 2D vào một cột của DataFrame, vì vậy bạn cần chuyển đổi nó thành một thứ khác, ví dụ như

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

9.

Vì vậy, một cái gì đó như thế này sẽ hoạt động:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

Điều này sẽ tạo ra một

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 với 1020 hàng và 2 cột, trong đó mỗi mục trong cột thứ hai chứa các mảng 1D có độ dài 1024.

Đã trả lời ngày 23 tháng 9 năm 2017 lúc 14:45Sep 23, 2017 at 14:45

MSEifertMseifertMSeifert

139K33 Huy hiệu vàng321 Huy hiệu bạc338 Huy hiệu đồng33 gold badges321 silver badges338 bronze badges

0

Đã hỏi ngày 23 tháng 9 năm 2017 lúc 11:28

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

Bạn không thể xếp chúng một cách dễ dàng, đặc biệt nếu bạn muốn chúng là các cột khác nhau, vì bạn không thể chèn một mảng 2D vào một cột của DataFrame, vì vậy bạn cần chuyển đổi nó thành một thứ khác, ví dụ như

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

9.

Vì vậy, một cái gì đó như thế này sẽ hoạt động:Oct 14, 2021 at 9:40

Hướng dẫn combine arrays into dataframe python - kết hợp các mảng vào dataframe python

Điều này sẽ tạo ra một

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 với 1020 hàng và 2 cột, trong đó mỗi mục trong cột thứ hai chứa các mảng 1D có độ dài 1024.MCL

Đã trả lời ngày 23 tháng 9 năm 2017 lúc 14:454 silver badges16 bronze badges

MSEifertMseifert

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

Đến từ kỹ thuật, tôi thích mặt trực quan của việc tạo ma trận.Jan 13 at 9:49

Mất một chút mã hơn nhưng cũng để lại cho bạn mảng numpy.Erwin

Đã trả lời ngày 14 tháng 10 năm 2021 lúc 9:408 bronze badges

Phương pháp

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
 
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6

Bởi vì cách ghép mảng trực tiếp là rất phổ biến, các đối tượng

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

1 và

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 có phương pháp

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
 
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

9 có thể hoàn thành điều tương tự trong ít tổ hợp phím hơn. Ví dụ: thay vì gọi

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

0, bạn có thể gọi

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

1:

A3

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as np

A4

In [2]:

def make_df(cols, ind):
    """Quickly make a DataFrame"""
    data = {c: [str(c) + str(i) for i in ind]
            for c in cols}
    return pd.DataFrame(data, ind)

# example DataFrame
make_df('ABC', range(3))

Out[2]:

Một B C

0

Hãy nhớ rằng không giống như các phương thức

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
 
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6 và

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

3 của danh sách Python, phương thức

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
    
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6 trong Pandas không sửa đổi đối tượng gốc, thay vào đó, nó tạo ra một đối tượng mới với dữ liệu kết hợp. Nó cũng không phải là một phương pháp rất hiệu quả, bởi vì nó liên quan đến việc tạo ra một chỉ số mới và bộ đệm dữ liệu. Do đó, nếu bạn có kế hoạch thực hiện nhiều hoạt động

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
    
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

9, thì tốt hơn là xây dựng danh sách

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 và chuyển tất cả chúng cùng một lúc cho hàm

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

7.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét một cách tiếp cận mạnh mẽ hơn khác để kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, hợp nhất/tham gia kiểu cơ sở dữ liệu được triển khai trong

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

8. Để biết thêm thông tin về

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

7,

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
    
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6 và các chức năng liên quan, hãy xem phần "Hợp nhất, tham gia và nối" của tài liệu Pandas.

Làm cách nào để hợp nhất hai mảng thành một khung dữ liệu trong Python?

1 A1 B1 C1

2 A2 B2 C2

D

In [3]:

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
 
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

B3

C3

D3

In [4]:

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

Out[4]:

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

Đối số đầu tiên là một danh sách hoặc tuple của các mảng để kết nối. Ngoài ra, phải mất một từ khóa

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

2 cho phép bạn chỉ định trục dọc theo đó kết quả sẽ được nối:

In [5]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

0

Out[5]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

1

Sự kết hợp đơn giản với ________ 35¶

Pandas có chức năng,

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

4, có cú pháp tương tự như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1 nhưng chứa một số tùy chọn mà chúng ta sẽ thảo luận trong giây lát:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

2

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

4 có thể được sử dụng để kết hợp đơn giản các đối tượng

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

1 hoặc

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6, giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

9 có thể được sử dụng để kết hợp các mảng đơn giản:

In [6]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

3

Out[6]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

4

Nó cũng hoạt động để kết hợp các đối tượng chiều cao hơn, chẳng hạn như

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6s:

In [7]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

5

Out[7]:

pd.concat ([DF1, DF2]))

	Một	B
1	A1	B1
2	A2	B2
3	A3	B3
4	A4	B 4

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

In [8]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

6

Out[8]:

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

	Một	B	A1	B1
0	A2	B2	A3	B3
1	A1	B1	A2	B2

A3

B3

A4

In [9]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

7

Out[9]:

B 4

	Một	B
0	A2	B2
1	A1	B1
0	A2	B2
1	A3	B3

A4

B 4

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

In [10]:

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

8

ValueError: could not broadcast input array from shape (1020,1024) into shape (1020)

9

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

C

In [11]:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

0

Out[11]:

D

	Một	B
0	A2	B2
1	A1	B1
2	A2	B2
3	A3	B3

A4

B 4

In [12]:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

1

Out[12]:

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

		Một	B
A1	0	A2	B2
1	A1	B1
A2	0	A2	B2
1	A3	B3

A4

B 4

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

In [13]:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

2

Out[13]:

df5

	Một	B	A1
1	A1	B1	A2
2	A2	B2	A3

df6

B A1 B1

3 B3 A4 B 4

4

B 4

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

C

	Một	B	A1	B1
1	A1	B1	A2	B2
2	A2	B2	A3	B2
3	B2	B3	A4	B 4
4	B2	B 4	Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian `import pandas as pd import numpy as np images = np.array(images) label = np.array(label) dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])` 6 (tức là, import pandas as pd import numpy as np 2). Giống như `import pandas as pd import numpy as np dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))` 1, `matrix_aux = np.vstack([label,images]) matrix = np.transpose(matrix_aux) df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)` 5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:	pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

C

In [14]:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

3

Out[14]:

df5

	Một	B	A1
1	A1	B1	A2
2	A2	B2	A3

df6

B A1 B1

3 B3 A4 B 4

4

B 4

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

C

	B	A1
1	B1	A2
2	B2	A3
3	B3	A4
4	B 4	Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian `import pandas as pd import numpy as np images = np.array(images) label = np.array(label) dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])` 6 (tức là, import pandas as pd import numpy as np 2). Giống như `import pandas as pd import numpy as np dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))` 1, `matrix_aux = np.vstack([label,images]) matrix = np.transpose(matrix_aux) df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)` 5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

In [15]:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

4

Out[15]:

df5

	Một	B	A1
1	A1	B1	A2
2	A2	B2	A3

df6

B A1 B1

3 B3 A4 B 4

4

B 4

Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 (tức là,

import pandas as pd
import numpy as np

2). Giống như

import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))

1,

matrix_aux = np.vstack([label,images])
matrix     = np.transpose(matrix_aux)
df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)

5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

C

	Một	B	A1
1	A1	B1	A2
2	A2	B2	A3
3	B2	B3	A4
4	B2	B 4	Theo mặc định, việc kết hợp diễn ra hàng trong khoảng thời gian `import pandas as pd import numpy as np images = np.array(images) label = np.array(label) dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])` 6 (tức là, import pandas as pd import numpy as np 2). Giống như `import pandas as pd import numpy as np dataset = pd.DataFrame(np.hstack((images, label.reshape(-1, 1))))` 1, `matrix_aux = np.vstack([label,images]) matrix = np.transpose(matrix_aux) df_lab_img = pd.DataFrame(matrix)` 5 cho phép đặc điểm kỹ thuật của một trục dọc theo đó sẽ diễn ra. Xem xét ví dụ sau:

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

C

D

In [16]:

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

5

Out[16]:

df1.append(df2)

	Một	B
1	A1	B1
2	A2	B2
3	A3	B3
4	A4	B 4

Hãy nhớ rằng không giống như các phương thức

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
 
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6 và

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

3 của danh sách Python, phương thức

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
    
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6 trong Pandas không sửa đổi đối tượng gốc, thay vào đó, nó tạo ra một đối tượng mới với dữ liệu kết hợp. Nó cũng không phải là một phương pháp rất hiệu quả, bởi vì nó liên quan đến việc tạo ra một chỉ số mới và bộ đệm dữ liệu. Do đó, nếu bạn có kế hoạch thực hiện nhiều hoạt động

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
    
"""
    def __init__(self, *args):
        self.args = args
        
    def _repr_html_(self):
        return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
                         for a in self.args)
    
    def __repr__(self):
        return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
                           for a in self.args)

9, thì tốt hơn là xây dựng danh sách

import pandas as pd
import numpy as np
images = np.array(images)
label = np.array(label)
dataset = pd.DataFrame({'label': label, 'images': list(images)}, columns=['label', 'images'])

6 và chuyển tất cả chúng cùng một lúc cho hàm

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

7.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét một cách tiếp cận mạnh mẽ hơn khác để kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, hợp nhất/tham gia kiểu cơ sở dữ liệu được triển khai trong

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

8. Để biết thêm thông tin về

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
np.concatenate([x, y, z])

7,

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """
    {0}{1}
 
"""
def __init__(self, *args):
self.args = args
def _repr_html_(self):
return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
for a in self.args)
def __repr__(self):
return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
for a in self.args)

6 và các chức năng liên quan, hãy xem phần "Hợp nhất, tham gia và nối" của tài liệu Pandas.

Làm cách nào để hợp nhất hai mảng thành một khung dữ liệu trong Python?

Chúng ta có thể sử dụng np.column_stack () để kết hợp hai mảng 1-D x và y thành mảng 2-D. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng PD. DataFrame để thay đổi nó thành một DataFrame.use np. column_stack() to combine two 1-D arrays X and Y into a 2-D array. Then, we can use pd. DataFrame to change it into a dataframe.

Làm cách nào để chuyển đổi hai mảng thành DataFrame?

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một mảng thành DataFrame trong Python?Để chuyển đổi một mảng thành DataFrame với Python, bạn cần phải 1) có mảng numpy của bạn (ví dụ: np_array) và 2) sử dụng trình xây dựng pd.dataframe () như thế này: df = pd.DataFrame (np_array, cột = ['cột1', 'cột2']).use the pd. DataFrame() constructor like this: df = pd. DataFrame(np_array, columns=['Column1', 'Column2']) .

Làm cách nào để kết hợp hai mảng trong Python?

Sử dụng numpy.concatenate () để hợp nhất nội dung của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng.Hàm này có một số đối số cùng với các mảng numpy để kết hợp và trả về một mảng ndarray numpy.Lưu ý rằng phương thức này cũng lấy trục làm đối số khác, khi không được chỉ định, nó mặc định là 0. concatenate() to merge the content of two or multiple arrays into a single array. This function takes several arguments along with the NumPy arrays to concatenate and returns a Numpy array ndarray. Note that this method also takes axis as another argument, when not specified it defaults to 0.

Làm thế nào để bạn thêm một mảng vào DataFrame?

Làm cách nào để thêm một mảng numpy vào một dataFrame ?..

Bước 1: Tạo một mảng numpy ..

Bước 2: Chuyển đổi mảng numpy thành gấu trúc DataFrame ..

Bước 3 (Tùy chọn): Thêm chỉ mục vào DataFrame ..

programming python Array to DataFrame Numpy 2 arrays Concat 2 DataFrame Join in pandas

Hướng dẫn combine arrays into dataframe python - kết hợp các mảng vào dataframe python

C3

Sự kết hợp đơn giản với ________ 35¶

B3

B 4

pd.concat ([df3, df4], axis = 'col'))

A4

B 4

C

Làm cách nào để hợp nhất hai mảng thành một khung dữ liệu trong Python?

Làm cách nào để chuyển đổi hai mảng thành DataFrame?

Làm cách nào để kết hợp hai mảng trong Python?

Làm thế nào để bạn thêm một mảng vào DataFrame?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội