如何在python中将3d数组转换为数据帧
如何在python中将3d数组转换为数据帧
提问于 2016-02-20 23:08:52
我有一个3d数组，如下所示：
ThreeD_Arrays = np.random.randint(0, 1000, (5, 4, 3))
array([[[715, 226, 632],
[305, 97, 534],
[ 88, 592, 902],
[172, 932, 263]],
[[895, 837, 431],
[649, 717, 39],
[363, 121, 274],
[334, 359, 816]],
[[520, 692, 230],
[452, 816, 887],
[688, 509, 770],
[290, 856, 584]],
[[286, 358, 462],
[831, 26, 332],
[424, 178, 642],
[955, 42, 938]],
[[ 44, 119, 757],
[908, 937, 728],
[809, 28, 442],
[832, 220, 348]]])现在我想把它放到DataFrame中，如下所示：
添加一个Date列，列名为A、B、C。
如何进行这种转换？谢谢!
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2017-09-10 22:45:55
根据对this question的回答，我们可以使用MultiIndex。首先，创建MultiIndex和一个扁平化的DataFrame。
A = np.random.randint(0, 1000, (5, 4, 3))
names = ['x', 'y', 'z']
index = pd.MultiIndex.from_product([range(s)for s in A.shape], names=names)
df = pd.DataFrame({'A': A.flatten()}, index=index)['A']现在我们可以随心所欲地重塑它：
df = df.unstack(level='x').swaplevel().sort_index()
df.columns = ['A', 'B', 'C']
df.index.names = ['DATE', 'i']这就是结果：
A B C
DATE i
0 0 715 226 632
1 895 837 431
2 520 692 230
3 286 358 462
4 44 119 757
1 0 305 97 534
1 649 717 39
2 452 816 887
3 831 26 332
4 908 937 728
2 0 88 592 902
1 363 121 274
2 688 509 770
3 424 178 642
4 809 28 442
3 0 172 932 263
1 334 359 816
2 290 856 584
3 955 42 938
4 832 220 348Stack Overflow用户
发布于 2016-02-20 23:32:53
您可以将3D数组转换为Pandas Panel，然后将其展平为2D DataFrame (使用.to_frame())：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2016)
arr = np.random.randint(0, 1000, (5, 4, 3))
pan = pd.Panel(arr)
df = pan.swapaxes(0, 2).to_frame()
df.index = df.index.droplevel('minor')
df.index.name = 'Date'
df.index = df.index+1
df.columns = list('ABC')收益率
A B C
Date
1 875 702 266
1 940 180 971
1 254 649 353
1 824 677 745
...
4 675 488 939
4 382 238 225
4 923 926 633
4 664 639 616
4 770 274 378或者，您可以重塑数组以形成(20, 3)，像往常一样形成DataFrame，然后修复索引：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2016)
arr = np.random.randint(0, 1000, (5, 4, 3))
df = pd.DataFrame(arr.reshape(-1, 3), columns=list('ABC'))
df.index = np.repeat(np.arange(arr.shape[0]), arr.shape[1]) + 1
df.index.name = 'Date'
print(df)产生相同的结果。
Stack Overflow用户
发布于 2016-02-21 15:14:05
ThreeD_Arrays = np.random.randint(0, 1000, (5, 4, 3))
df = pd.DataFrame([list(l) for l in ThreeD_Arrays]).stack().apply(pd.Series).reset_index(1, drop=True)
df.index.name = 'Date'
df.columns = list('ABC')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35525028
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